QueryGen

Generación de consultas

QueryGen es una aplicación Streamlit que le permite generar consultas SQL basadas en indicaciones de lenguaje natural y entradas de archivos CSV. Utiliza las capacidades de generación de consultas SQL de LangChain y el modelo de lenguaje ChatGroq para interpretar las indicaciones del usuario y generar consultas SQL optimizadas adaptadas a los datos CSV cargados.

Demostración: enlace

Características

• Cargar varios archivos CSV
• Ingrese indicaciones en lenguaje natural para generar consultas SQL
• Cree automáticamente una base de datos SQLite a partir de los archivos CSV cargados
• Mostrar la consulta SQL generada y su resultado.
• Manejo de errores para mensajes no válidos o problemas con la base de datos

Instalación

1. Clonar el repositorio:

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

2. Instale las dependencias requeridas:

 pip install -r requirements.txt

3. Obtenga una clave API de ChatGroq y reemplace los marcadores de posición en GenAi.py con su clave API real.

Uso

1. Navegue al directorio del proyecto:

 cd QueryGen

2. Ejecute la aplicación Streamlit:

 streamlit run app.py

3. La aplicación se abrirá en su navegador web predeterminado.

4. Cargue uno o más archivos CSV usando el cargador de archivos en la barra lateral.

5. Ingrese su consulta en lenguaje natural en el campo de entrada de texto.

6. La consulta SQL generada y su resultado se mostrarán en la página.

Estructura de archivos

• app.py : el archivo principal de la aplicación Streamlit que maneja la interfaz de usuario y la carga de archivos.
• csv_db.py : un módulo de utilidad que crea una base de datos SQLite a partir de los archivos CSV cargados.
• GenAi.py : este módulo contiene funciones para generar consultas SQL a partir de mensajes en lenguaje natural utilizando LangChain y ChatGroq.