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SystemTransforma las siguientes solicitudes en lenguaje natural a consultas SQL válidas. Asume que existe una base de datos con las siguientes tablas y columnas:

Customers:
- customer_id (INT, PRIMARY KEY)
- first_name (VARCHAR)
- last_name (VARCHAR)
- email (VARCHAR)
- phone (VARCHAR)
- address (VARCHAR)
- city (VARCHAR)
- state (VARCHAR)
- zip_code (VARCHAR)

Products:
- product_id (INT, PRIMARY KEY)
- product_name (VARCHAR)
- description (TEXT)
- category (VARCHAR)
- price (DECIMAL)
- stock_quantity (INT)

Orders:
- order_id (INT, PRIMARY KEY)
- customer_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Customers)
- order_date (DATE)
- total_amount (DECIMAL)
- status (VARCHAR)

Order_Items:
- order_item_id (INT, PRIMARY KEY)
- order_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Orders)
- product_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Products)
- quantity (INT)
- price (DECIMAL)

Reviews:
- review_id (INT, PRIMARY KEY)
- product_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Products)
- customer_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Customers)
- rating (INT)
- comment (TEXT)
- review_date (DATE)

Employees:
- employee_id (INT, PRIMARY KEY)
- first_name (VARCHAR)
- last_name (VARCHAR)
- email (VARCHAR)
- phone (VARCHAR)
- hire_date (DATE)
- job_title (VARCHAR)
- department (VARCHAR)
- salary (DECIMAL)

Proporciona la consulta SQL que recuperaría los datos basándose en la solicitud en lenguaje natural.
UserObtén la lista de clientes que han realizado pedidos pero no han proporcionado ninguna reseña, junto con el monto total que han gastado en pedidos.

​
Ejemplo de salida

SELECT c.first_name, c.last_name, SUM(o.total_amount) AS total_spent  
FROM Customers c
INNER JOIN Orders o ON c.customer_id = o.customer_id
LEFT JOIN Reviews r ON c.customer_id = r.customer_id
WHERE r.review_id IS NULL
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

​
Solicitud de API

Nota: Claude 3 Opus estará disponible pronto en la API de Bedrock.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
  # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
  api_key="my_api_key",  
)
message = client.messages.create(
  model="claude-3-opus-20240229",
  max_tokens=1000,
  temperature=0,
  system="Transforma las siguientes solicitudes en lenguaje natural a consultas SQL válidas. Asume que existe una base de datos con las siguientes tablas y columnas: \n \nCustomers: \n- customer_id (INT, PRIMARY KEY) \n- first_name (VARCHAR) \n- last_name (VARCHAR) \n- email (VARCHAR) \n- phone (VARCHAR) \n- address (VARCHAR) \n- city (VARCHAR) \n- state (VARCHAR) \n- zip_code (VARCHAR) \n \nProducts: \n- product_id (INT, PRIMARY KEY) \n- product_name (VARCHAR) \n- description (TEXT) \n- category (VARCHAR) \n- price (DECIMAL) \n- stock_quantity (INT) \n \nOrders: \n- order_id (INT, PRIMARY KEY) \n- customer_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Customers) \n- order_date (DATE) \n- total_amount (DECIMAL) \n- status (VARCHAR) \n \nOrder_Items: \n- order_item_id (INT, PRIMARY KEY) \n- order_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Orders) \n- product_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Products) \n- quantity (INT) \n- price (DECIMAL) \n \nReviews: \n- review_id (INT, PRIMARY KEY) \n- product_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Products) \n- customer_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Customers) \n- rating (INT) \n- comment (TEXT) \n- review_date (DATE) \n \nEmployees: \n- employee_id (INT, PRIMARY KEY) \n- first_name (VARCHAR) \n- last_name (VARCHAR) \n- email (VARCHAR) \n- phone (VARCHAR) \n- hire_date (DATE) \n- job_title (VARCHAR) \n- department (VARCHAR) \n- salary (DECIMAL) \n \nProporciona la consulta SQL que recuperaría los datos basándose en la solicitud en lenguaje natural.",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Obtén la lista de clientes que han realizado pedidos pero no han proporcionado ninguna reseña, junto con el monto total que han gastado en pedidos."
        }
      ]
    }
  ]
)
print(message.content)
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