QueryGen

QueryGen

QueryGen ist eine Streamlit-Anwendung, mit der Sie SQL-Abfragen basierend auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache und CSV-Dateieingaben generieren können. Es nutzt die SQL-Abfragegenerierungsfunktionen von LangChain und das ChatGroq-Sprachmodell, um Benutzereingaben zu interpretieren und optimierte SQL-Abfragen zu generieren, die auf die hochgeladenen CSV-Daten zugeschnitten sind.

Demo: Link

Merkmale

• Laden Sie mehrere CSV-Dateien hoch
• Geben Sie Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache ein, um SQL-Abfragen zu generieren
• Erstellen Sie automatisch eine SQLite-Datenbank aus den hochgeladenen CSV-Dateien
• Zeigen Sie die generierte SQL-Abfrage und ihr Ergebnis an
• Fehlerbehandlung bei ungültigen Eingabeaufforderungen oder Datenbankproblemen

Installation

1. Klonen Sie das Repository:

 https://github.com/Pragateeshwaran/QueryGen.git

2. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

 pip install -r requirements.txt

3. Besorgen Sie sich einen API-Schlüssel von ChatGroq und ersetzen Sie die Platzhalter in GenAi.py durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel.

Verwendung

1. Navigieren Sie zum Projektverzeichnis:

 cd QueryGen

2. Führen Sie die Streamlit-Anwendung aus:

 streamlit run app.py

3. Die Anwendung wird in Ihrem Standard-Webbrowser geöffnet.

4. Laden Sie eine oder mehrere CSV-Dateien mit dem Datei-Uploader in der Seitenleiste hoch.

5. Geben Sie Ihre Anfrage in natürlicher Sprache in das Texteingabefeld ein.

6. Die generierte SQL-Abfrage und ihr Ergebnis werden auf der Seite angezeigt.

Dateistruktur

• app.py : Die Hauptanwendungsdatei von Streamlit, die die Benutzeroberfläche und Datei-Uploads verwaltet.
• csv_db.py : Ein Hilfsmodul, das aus den hochgeladenen CSV-Dateien eine SQLite-Datenbank erstellt.
• GenAi.py : Dieses Modul enthält Funktionen zum Generieren von SQL-Abfragen aus Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache mithilfe von LangChain und ChatGroq.