今天，OpenAI 发布了其最新的 LLM 模型 GPT-4o。人们正在分享基于这个突破性模型构建的疯狂应用。通过使用 GPT-4o，我们在数据检索方面看到了改进，这能够让用户获得更快的响应并降低成本（成本低于 GPT-4 Turbo）。
在 12 小时内，我们在 Wren AI 的团队发布了最新版本，支持使用 GPT-4o LLM 模型查询您自己的数据库。在这篇文章中，我们将指导您如何设置并使用 gpt-4o 来查询您自己的 PostgreSQL 数据库！
Wren AI 是一个开源的 Text-to-SQL 解决方案，帮助数据团队通过提问业务问题而不是编写 SQL 来更快地获取结果和洞察。
让我们开始吧！
启动您的 PostgreSQL 服务器，并使用 psql 客户端进入您的 PostgreSQL 数据库。
在 PostgreSQL 中创建一个数据库，我们在这里称之为 ecom-wrenai
CREATE DATABASE ecom_wrenai;使用 \c <database_name> 连接到创建的数据库 ecom_wrenai
lijungchi=# \c ecom_wrenaipsql (13.1, server 13.0)You are now connected to database "ecom_wrenai" as user "lijungchi".
ecom_wrenai=#现在，您需要创建此数据集的表并导入数据。请在此 gist 中查看 SQL 脚本。
您可以将脚本复制到您的 psql 中，或者通过 psql 导入 SQL
ecom_wrenai=# \i <path to your file>/import.sql如果您成功导入数据，您将看到以下信息。
接下来，让我们开始安装 Wren AI；在此之前，您需要安装 Docker。
请确保 Docker Desktop 的版本至少为 >= 4.17。
请确保您的 Open API 密钥拥有 完全权限（所有）。
访问 OpenAI 开发者平台。
为 Wren AI 生成一个具有完全权限的新 API 密钥
如果您使用 Mac（使用 Windows 或 Linux 请点击此处查看），输入以下命令安装最新的 Wren AI Launcher。
curl -L https://github.com/Canner/WrenAI/releases/latest/download/wren-launcher-darwin.tar.gz | tar -xz && ./wren-launcher-darwin
启动器将按如下方式询问您的 OpenAI API 密钥，将您的密钥粘贴到命令中并按回车。
现在您可以在 Wren AI 中选择 OpenAI 的生成模型 gpt-4o 、 gpt-4-turbo 或 gpt-3.5-turbo 。
现在您会看到我们正在您的计算机上运行 docker-compose；安装完成后，工具将自动打开您的浏览器访问 Wren AI。
终端成功安装后，它将启动浏览器
选择 PostgreSQL 数据库连接器
如果您使用 Mac 本地 PostgreSQL 数据库，输入 docker.for.mac.localhost 来访问数据库。
下一步，定义与语义模型的关系；这有助于 LLMs 更深入地理解您的语义数据结构。
您可以在 Wren AI UI 中查看您的所有数据模型。
通过 Wren AI UI，您可以在语义上下文中对数据模型进行建模，例如添加描述、关系、计算等。此上下文可以帮助 LLMs 学习您的业务术语和 KPI 定义，并减少在连接多个表时产生的幻觉；LLMs 通过学习表之间的关系（例如是 多对一 、 一对多 还是 多对多 关系）来了解数据结构的层级。
通过 Wren AI 中的计算定义您的业务 KPI 和公式。
添加表之间的语义关系。
现在您可以切换到 Wren AI UI 中的 Home 页面，通过点击 New Thread 开始提问任何业务问题，Wren AI 将通过向量存储搜索相关语义并提供建议。
Wren AI 将为您的业务问题显示最多 3 个选项；您可以选择最相关的选项来生成最终结果。
选择一个选项后，Wren AI 将显示摘要的逐步分解，包括 SQL 和数据，让您可以验证结果是否符合您的预期。
您可以提出后续问题以获得更深入的洞察。
就这样吧！希望您使用 gpt-4o 玩得开心！
立即用 AI 强化您的数据？！
