vulcan sql

Что такое Vulcansql?

Vulcansql - это аналитическая структура API данных для агентов ИИ и приложений для данных . Он направлен на то, чтобы помочь специалистам по данным доставить RESTFUL API из баз данных, хранилищ данных или озеров данных намного проще и безопасно. Это превращает ваш SQL в API в кратчайшие сроки!

Почему vulcansql?

Учитывая огромное количество аналитических данных в базах данных, хранилищах данных и озерах данных, в настоящее время у профессионалов в области данных не существует простого метода обмена данными с соответствующими заинтересованными сторонами для сценарий использования оперативного бизнеса.

Без специализированной структуры для оптимизации создания API для агентов и приложений AI для взаимодействия с базами данных и хранилищами данных разработчики сегодня должны предпринять более ручной и сложный процесс. Этот подход имеет несколько болевых точек и проблем:

Традиционный подход и болевые точки

1. Пользовательская разработка API:

• Труто-потребляющие : разработчики должны вручную кодировать API, которые могут потребовать много времени, особенно для сложных приложений или при работе с несколькими источниками данных.
• Ошибка : ручное кодирование увеличивает риск ошибок и ошибок, что может повлиять на надежность и производительность API.

2. Сложность интеграции:

• Различные источники данных : интеграция нескольких источников данных с различными форматами и протоколами требует значительных усилий и опыта.
• Отсутствие стандартизации : без стандартизированного подхода каждый API может следовать за различными соглашениями, что затрудняет последовательное взаимодействие с ИИ взаимодействовать с ними.

3. Безопасность и соответствие:

• Риски безопасности : обеспечение безопасности API и что доступ к данным соответствует правилам (например, GDPR, HIPAA) требует дополнительных уровней работы, включая аутентификацию, авторизацию и шифрование данных.
• Накладные расходы на обслуживание : требования к безопасности и соответствию могут развиваться, что требует постоянного обслуживания и обновлений API.

4. Масштабируемость и производительность:

• Проблемы масштабируемости : Пользовательские API могут не оптимизировать для масштабируемости, что приводит к проблемам производительности по мере роста количества запросов или объема данных.
• Ресурсная интенсивная : оптимизация для производительности и масштабируемости может потребовать значительных ресурсов, как с точки зрения времени разработки, так и с инфраструктуры.

5. Документация и удобство использования:

• Отсутствие документации : правильно документирование API для удобного понимания и использования другими разработчиками или агентами искусственного интеллекта можно упускать из виду или недооценивать.
• Проблемы с юзабилитими : без четкой и всеобъемлющей документации, для других становится сложной интеграции и эффективно использовать API.

С Vulcansql вы можете

• Быстрое развитие и интеграция : абстрагируя сложности непосредственного взаимодействия с базами данных и хранилищами данных, разработчики могут сосредоточиться на логике более высокого уровня своих приложений. Это сокращает время разработки и упрощает процесс интеграции возможностей ИИ в приложения.

• Стандартизация : использование документов OpenAPI для взаимодействия обеспечивает стандартный способ для агентов искусственного интеллекта понимать и взаимодействовать с различными API. Это способствует совместимости между различными системами и инструментами, что облегчает интеграцию с широким спектром услуг и источников данных.

• Масштабируемость и техническое обслуживание . Подход к созданию API, управляемый шаблонами, может облегчить масштабирование и поддержание API с течением времени. Изменения в базовой схеме данных или бизнес -логике могут быть распространены в API более эффективно, без необходимости обширных ручных корректировок.

• Доступность : Сделание данных более доступными для агентов искусственного интеллекта с помощью четко определенных API может разблокировать новые идеи и возможности, используя машинное обучение и аналитику. Это может улучшить процессы принятия решений и автоматизировать рутинные задачи, среди других преимуществ.

Онлайн -игровая площадка

Используйте онлайн -игровую площадку, чтобы получить вкус Vulcansql!

Установка

Пожалуйста, посетите руководство по установке.

Примеры

Нужно вдохновение? Вот выбранная компиляция примеров, демонстрирующих, как вы можете использовать Vulcansql!

Как работает Vulcansql?

Строить

Vulcansql предлагает опыт разработки, аналогичный DBT. Просто вставьте переменные в свой шаблон SQL. Vulcansql принимает ввод из вашего API и генерирует операторы SQL на лету.

Ускорить

Vulcansql использует DuckDB в качестве кэширующего слоя, увеличивая скорость вашего запроса и сокращая время отклика API. Это означает более быстрые, более плавные API данных для вас и меньше нагрузки на ваши источники данных.

Развертывать

Vulcansql предлагает гибкие параметры развертывания - предпочитаете ли вы Docker или на основе команд. Наша команда package помогает в объединении ваших активов, обеспечивая плавный переход от разработки к развертыванию ваших API данных.

❤ поделиться

Vulcansql предлагает много вариантов обмена данными, беспрепятственно интегрируя ваши данные в привычные приложения в вашем рабочем процессе и создание агентов искусственного интеллекта.

Документация

Ниже приведены некоторые общие сценарии, которые вам может быть заинтересовано:

• Начиная
• Введение
• Руководства по созданию API данных
  • Подключение к источникам данных
  • Написание шаблонов SQL
  • Наборы данных кэширования
  • Обработка ошибок
  • Проверка параметров API
  • Конфиденциальность данных
• Расширения
• Конфигурации API
• Развертывание

Варианты использования

? Агенты ИИ : оптимизируйте создание API для агентов ИИ для взаимодействия с базами данных и хранилищами данных.

? Аналитика, ориентированная на клиента : разоблачить аналитику в своем продукте SaaS для клиентов, чтобы понять, как продукт работает для них через панели панелей клиентов, понимание и отчеты.

? Обмен данными : обмен данными с партнерами, поставщиками или клиентами, что требует надежного и масштабируемого способа выявления данных.

Внутренние инструменты : интеграция с внутренними инструментами, такими как Zapier, Appsmith и Retools и т. Д.

Сообщество

• Если есть какие -либо проблемы, пожалуйста, посетите проблемы GitHub.