aisqlgen
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N'écrivez pas SQL à la main. Utilisez les LLM pour créer un lien vers votre base de données SQL, puis générez, modifiez du SQL et générez automatiquement une visualisation. Exécutez-le localement.
Pré-requis : clé API OpenAI, base de données Postgres (plus de support de base de données à venir) !
yarn
cd frontend
yarn dev
Ouvrez http://localhost:3000
Saisissez votre clé API OpenAI
Une « requête » est un bloc-notes unique pour lequel vous pouvez parcourir une instruction SQL en langage naturel. Vous pouvez en créer davantage en cliquant sur « Créer une nouvelle requête ».
Écrivez du texte brut dans la zone de saisie pour générer la requête SQL appropriée. Exécutez générer.
Plus la question est descriptive, meilleures seront les performances.
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La requête SQL ci-dessus est générée en une seule fois.
Toutefois, dans d’autres cas, la requête peut ne pas être générée correctement et ne pas s’exécuter.
Nous comprenons que vos bases de données ne sont pas des ensembles de données open source. Nous savons qu'ils disposent de données complexes. Nous savons que vous avez peut-être des requêtes préexistantes que vous souhaitez modifier.
L'interface utilisateur est conçue de telle sorte que vous pouvez apporter manuellement des modifications au SQL. Vous pouvez également copier et coller le script SQL pour commencer. Ajoutez une description en texte brut sur la manière dont vous souhaitez que la requête soit modifiée. Exécutez l'édition et attendez la magie !
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Vous pouvez voir que la clause WHERE est ajoutée à la requête correctement compte tenu du contexte.
Avec une simple description, vous pourrez visualiser vos données. Actuellement, nous n'avons testé que des graphiques qui fonctionneraient avec Chart.js, mais nous serons en mesure de prendre en charge tous les types de visualisation dans un avenir proche.
Dans 60 à 70 % des cas, 3,5 est suffisant pour générer la requête, et comme c'est beaucoup moins cher et plus rapide, nous le laissons en option. Si vous vous retrouvez avec une erreur, l’activation de 4 fait généralement fonctionner les choses.
Pour chaque élément de requête que vous avez configuré, vous pouvez afficher son historique.
Le bleu représente les entrées utilisateur et le violet représente les artefacts générés. Nous utilisons les routes API next.js pour plus de commodité car elles fonctionnent sur Node. Les routes établissent une connexion avec la base de données et LLM (actuellement GPT).
Toutes les données sont enregistrées localement : aucune de vos informations de clé API ou de source de données n'est partagée avec qui que ce soit. Plus tard, lorsque nous aurons une version hébergée, nous chiffrerons les informations.
