开源：大模型支持的Chat-SQL与您的 SQL 数据库聊天

Chat-SQL与您的 SQL 数据库聊天

源代码

https://www.gitpp.com/fooycc/project-gpp-05024

一个基于 MIT 许可的开源 Python 框架，旨在通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术简化 SQL 查询生成及相关功能。它允许用户将自然语言问题转换为精准的 SQL 查询语句，并支持多种数据库和大语言模型（LLMs）。 设计目标是提高 SQL 查询的准确性、降低复杂性并保护数据隐私。

基于 MIT 许可的开源 Python 框架（RAG 技术简化 SQL 查询生成）的功能与应用场景

核心功能

1. 自然语言到 SQL 转换
• 用户通过自然语言提问（如"查询销售额超过 100 万的产品"），框架自动生成精准的 SQL 查询语句（如 SELECT product FROM sales WHERE amount > 1000000）。
• 支持复杂查询生成，包括多表关联、聚合函数、子查询等。
2. 支持多种数据库
• 兼容主流 SQL 数据库，如 PostgreSQL、MySQL、PrestoDB、Apache Hive、Oracle、Snowflake、MS SQL Server、BigQuery、SQLite、DuckDB 等。
• 用户无需修改代码即可切换数据库类型。
3. 集成多种大语言模型（LLMs）
• 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Qianwen、AWS Bedrock、Huggingface、Qianfan 等模型。
• 用户可根据需求选择模型，平衡性能与成本。
4. 检索增强生成（RAG）技术
• 通过向量数据库（如 PgVector、PineCore、ChromaDB、Milvus、Qdrant、Weaviate、Margo、FAISS 等）存储和检索历史查询数据。
• 结合上下文信息生成更准确的 SQL 查询，减少歧义。
5. 数据隐私保护
• 查询过程在本地或私有云环境中完成，数据无需上传至第三方服务。
• 支持自定义数据存储和访问控制，确保数据安全。
6. 可扩展性与定制化
• 提供开放的 API 和插件机制，用户可自定义模型、向量数据库或数据库连接逻辑。
• 支持二次开发，满足特定业务需求。
7. 用户界面与集成
• 提供预置的用户界面（如 Jupyter Notebook、Streamlit、Flask、Slack 等），用户可直接使用或作为自定义界面的起点。
• 支持与其他工具（如 Tableau、Power BI）集成，实现数据可视化。

应用场景

1. 数据分析与报表生成
• 业务人员通过自然语言提问，快速生成 SQL 查询，获取销售、库存、用户行为等数据。
• 生成的 SQL 可直接用于报表生成或数据可视化。
2. 数据探索与发现
• 数据科学家通过自然语言探索数据，发现潜在的模式和趋势。
• 例如，提问"哪些产品的退货率最高？"生成对应的 SQL 查询。
3. 自动化数据处理
• 将框架集成到自动化流程中，实现数据清洗、转换和加载（ETL）的自动化。
• 例如，定期生成销售数据报表并发送至指定邮箱。
4. 私有知识库问答
• 企业将内部数据（如产品文档、FAQ）导入框架，构建私有问答系统。
• 员工通过自然语言提问，快速获取相关信息。
5. 教育与培训
• 用于 SQL 教学，帮助初学者理解自然语言与 SQL 之间的映射关系。
• 学生可通过提问验证自己的 SQL 查询逻辑。
6. 企业级应用
• 大型企业可将框架集成到内部系统中，实现跨部门的数据共享和查询。
• 例如，财务部门查询预算数据，市场部门查询用户画像数据。

项目价值

1. 降低技术门槛
• 无需掌握 SQL 语法，业务人员即可通过自然语言完成数据查询。
2. 提高效率
• 快速生成复杂 SQL 查询，减少手动编写和调试时间。
3. 提升准确性
• 通过 RAG 技术结合上下文信息，生成更准确的查询结果。
4. 保护数据隐私
• 数据无需上传至第三方服务，适合对数据安全要求高的企业。
5. 促进协作
• 业务人员与技术人员可通过统一的框架协作，减少沟通成本。

Chat-SQL与您的 SQL 数据库聊天

源代码

https://www.gitpp.com/fooycc/project-gpp-05024