Byzer-Notebook 是专门为 SQL 而研发的一款 Web Notebook。他的第一公民是 SQL，而 Jupyter 则是是以 Python 为第一公民的。 

随着 Byzer 引擎对大模型能力的支持日渐完善， Byzer-Notebook 也在不自觉中变得更加强大。我和小伙伴在聊天的过程中才发现他已经具备了如此强的能力。

为了节省大家时间，我们这里把文后涉及到的部分，提前做个总结，帮助您判断是不是要继续阅读下去。

在接下来的内容，我们描述如何在 Byzer-Notebook 中：

1.  使用SQL加载市面主流数据源

2.  对加载的数据进行混算

3. 对SQL不熟悉，可以在Notebook中自己启动一个大模型，然后作为copilot使用

4. 在 SQL 中可以调用大模型对数据做分析 

5. 对最后的数据集使用 YAML 描述来做可视化生成

案例背景

今天假设我们有两个 csv 文件，我们需要加载这两个文件，并且做join,拼成一张完整的表，最后简单做个过滤，绘制一个可视化动图，并且使用大模型解读这个数据。

整个过程我们全部会使用 SQL 在 Byzer Notebook中完成。

Byzer Notebook 拥有业界一流的代码提示能力，所以你不要担心里面涉及到一些 SQL 扩展语法。

实现流程

首先是加载 csv 文件, Byzer 支持类似的语法加载市面上几乎所有主流数据源，诸如对象存储，MySQL/Oracle/DB2 等各种关系型数据库数据库，Hadoop文件系统等等。

代码如下，执行完后可以点击运行查看csv文件数据:

按相同方式加载第二个文件：

现在，我们想把两个表按 ID字段拼接成一个表，但是我对 SQL 不是很熟悉，不怕，我们在 Byzer Notebook中几乎可以部署所有主流开源模型和商业Saas模型。我最近用 Llama比较多，那我就启动一个 Llama 30B 的模型吧。只需要一条命令就可以完成这件事：

指定下用多少个 GPU, 模型路径在哪即可。为了让大模型助手给我们生成靠谱点的SQL ，我们需要两张表的schema, 获取schema 在 Byzer 中很简单，用 !desc 命令即可：

现在，我们可以问下我们刚才启动的大模型，你可以这么问：

然后他会这样回复你：

把这条SQL语句拷贝出来，然后加一个 as 表名，执行下：

可以看到，数据拼接没啥问题。

现在我们希望使用大模型对这个数据集进行分析，第一步是要把数据集转化成json格式的文本，然后再给到大模型，假设我也不太会，但是我知道第一步是要把每一条记录里多个字段变成一个字段，所以我这么问大模型：

 很棒，接着我再追问一句，是不是可以几万条记录合并成一条呀，我知道有个 collect_list 方法，但是我知道具体怎么用，那么可以继续追问：

简单改造实际执行下：

确实是work的。

恩，那现在开始对这个json字符串做个解读吧：

这里有一些新函数，具体用法要参考下 Byzer 文档了，后续我们提供一个知道 Byzer 语言的大模型（经过我们微调），或者我们会知识库的方式提供对 Byzer 特有函数的一些解答。现在我们假设你辛苦参考文档写下了上面的那段SQL代码。

最后模型给我的回答出人意料，尼玛，丢了一个python 代码让我自己统计：

好吧，算你知道自己是大模型，计算能力不咋地，Byzer Notebook 不但支持 Python解释器，而且还强大的一塌糊涂，所以我们直接在 Byzer Notebook 验证下大模型给的这段代码吧：

这是最后的执行结果：

 给的代码实际上有丢丢错误，不过难不倒我，调试通过了。

如果你不做计算，让他给个简单解读，也开始可以的：

每个字段的含义都解读很准确，并且还罗列了自然灾害的类型等等。还是很不错的。

好了，大模型解读完毕，该做可视化了。先对数据简单做个过滤：

然后做可视化：

Byzer 使用 YAML 格式描述可视化。还是很简单的，大家看着文档复制黏贴就可以。

最后结果如下：

该图会根据时间自动变化，还是很酷的吧。

总结

可以看到， Byzer Notebook可以使用大模型做copilot 辅助我们写SQL ,也可以直接在 SQL 中使用大模型对数据进行分析处理。实际上 Byzer 的能力远不止如此，你还可以使用SQL 对大模型做预训练，微调，我们也提供了对SQL极大的工程增强，诸如模块化，模板，条件分支等特性的支持。

欢迎大家进入 Byzer SQL 的世界。

另外今天讲的案例，单纯的可视化版本我们可以看看我们早先的视频版讲解：