aisqlgen
1.0.0
? ? Присоединяйтесь к нашему Discord или напишите нам по адресу [email protected], чтобы получать обновления, поддержку и многое другое!
Не пишите SQL вручную. Используйте LLM для связи с вашей базой данных SQL, затем создавайте, редактируйте SQL и автоматически создавайте визуализацию. Запустите его локально.
Предварительные требования: ключ API OpenAI, база данных Postgres (скоро появится дополнительная поддержка баз данных)!
yarn
cd frontend
yarn dev
Откройте http://localhost:3000.
Введите свой ключ API OpenAI
«Запрос» — это отдельная записная книжка, для которой вы можете выполнять итерацию оператора SQL на естественном языке. Вы можете создать больше, нажав «Создать новый запрос».
Введите обычный текст в поле ввода, чтобы сгенерировать соответствующий запрос sql. Запускаем генерировать.
Чем более описательным будет вопрос, тем лучше будет результат.
->
Приведенный выше SQL-запрос генерируется за один раз.
Однако в других случаях запрос может быть сгенерирован неправильно и не выполнен.
Мы понимаем, что ваши базы данных не являются наборами данных с открытым исходным кодом. Мы знаем, что у них сложные данные. Мы знаем, что у вас могут быть уже существующие запросы, которые вы хотите отредактировать.
Пользовательский интерфейс спроектирован таким образом, что вы можете вручную вносить изменения в SQL. Вы также можете скопировать и вставить сценарий SQL для начала. Добавьте текстовое описание того, как вы хотите редактировать запрос. Запустите редактирование и ждите волшебства!
->
Вы можете видеть, что предложение WHERE добавлено в запрос правильно с учетом контекста.
С помощью простого описания вы сможете визуализировать свои данные. В настоящее время мы тестировали только диаграммы, которые будут работать с Chart.js, но в ближайшем будущем мы сможем поддерживать все типы визуализации.
В 60–70 % случаев для генерации запроса достаточно версии 3.5, и поскольку она намного дешевле и быстрее, мы оставляем ее как вариант. Если у вас возникла ошибка, обычно включение 4 заставляет все работать.
Для каждого настроенного вами элемента запроса вы можете просмотреть его историю.
Синий цвет представляет ввод пользователя, а фиолетовый — сгенерированные артефакты. Для удобства мы используем маршруты API next.js, поскольку они работают на Node. Маршруты устанавливают соединение с базой данных и LLM (в настоящее время GPT).
Все данные сохраняются локально — никакая информация о вашем ключе API или источнике данных не передается никому другому. В будущем, когда у нас будет размещенная версия, мы зашифруем информацию.
