ChatWithSQL — 안전한 스키마 검증 텍스트-SQL Python 라이브러리, LLM의 임의 쿼리 위험 제거

도서관: https://pypi.org/project/chatwithsql
GitHub: https://github.com/sathninduk/chatwithsql

소프트웨어가 발전함에 따라 직관적이고 안전하며 효율적인 데이터베이스 상호 작용에 대한 요구가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 개발자가 SQL 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 변화시키는 획기적인 Python 라이브러리인 ChatWithSQL을 입력하세요. ChatWithSQL은 NLP(자연어 처리) 기능과 스키마 검증 SQL 생성 및 데이터 검색을 결합하여 안전하고 효율적인 데이터 검색을 위한 새로운 벤치마크를 설정합니다.

? ChatWithSQL을 독특하게 만드는 것은 무엇입니까?

Text-to-SQL 도구는 새로운 것은 아니지만 대부분에는 임의 쿼리를 생성하고 실행할 수 있다는 눈에 띄는 결함이 있습니다. 이는 심각한 위험을 초래합니다:

• 무단 데이터 접근.
• SQL 주입 취약점.
• 쿼리의 비효율성.

ChatWithSQL은 스키마 기반 검증 접근 방식을 구현하여 안전성과 신뢰성을 재정의합니다. 모든 쿼리가 사전 정의된 스키마를 준수하도록 보장함으로써 라이브러리는 탁월한 성능을 유지하면서 무단 액세스를 제거합니다.

?️ 건축

? 비교할 수 없는 보안

기존의 Text-to-SQL 시스템과 달리 ChatWithSQL은 실행 전에 엄격한 스키마 정의에 대해 각 쿼리의 유효성을 검사하여 다음을 보장합니다.

• 임의의 SQL 쿼리가 없습니다.
• 포괄적인 매개변수 삭제 및 검증.
• 악성 입력 위험을 완화하는 안전한 파이프라인.

이러한 보안 우선 접근 방식은 ChatWithSQL을 단순성과 신뢰성을 모두 추구하는 개발자에게 적합한 솔루션으로 자리매김합니다.

? 주요 특징

1. 직관적인 자연어 인터페이스

다음과 같은 메시지를 작성하세요.

“ID 5인 사용자의 세부정보를 보여주세요.”
“2024년 11월 25일 주문 내역을 모두 보여주세요”
“사용자 ID 34의 생일은 언제입니까”
“500달러 이상 주문은 무엇인가요?”

그리고 나머지는 ChatWithSQL이 처리하여 실행 가능한 SQL로 변환하도록 합니다.

2. 강력한 스키마 검증

허용되는 검색어를 정확히 정의하세요.

query_schema = [
    {
        "description": "Fetch user data by ID",
        "name": "get_user_data",
        "sql": "SELECT * FROM users WHERE id = ?",
        "params": {"id": {"type": "int", "default": None}},
    },
]

이 스키마 내의 쿼리만 실행되므로 오용 위험이 없습니다.

3. 최고의 LLM과의 원활한 통합

ChatWithSQL은 다음을 포함한 주요 LLM(언어 학습 모델)을 지원합니다.

• OpenAI: GPT-4, GPT-3.5
• 쌍둥이자리
• LlamaAPI
• 올라마

이러한 LLM 간 전환은 구성 변경만큼 간단합니다.

4. 동적 쿼리 매개변수

ChatWithSQL은 쿼리 매개변수를 동적으로 추출, 검증 및 매핑하여 매번 정확한 결과를 보장합니다.

5. 데이터베이스 불가지론

PostgreSQL, MySQL, SQLite 또는 기타 SQL 데이터베이스를 사용하든 ChatWithSQL은 범용 URI 형식을 통해 이를 지원합니다.

6. 내장된 관찰성

자세한 로깅을 통해 ChatWithSQL은 디버깅을 쉽게 만듭니다.

• 잘못된 프롬프트를 찾아보세요.
• 쿼리 구성을 확인합니다.
• 데이터베이스와의 모든 상호 작용을 추적하세요.

? 빠른 설치 및 설정

ChatWithSQL 설치

query_schema = [
    {
        "description": "Fetch user data by ID",
        "name": "get_user_data",
        "sql": "SELECT * FROM users WHERE id = ?",
        "params": {"id": {"type": "int", "default": None}},
    },
]

인스턴스 초기화

pip install chatwithsql

쿼리 실행

from chat_with_sql import ChatWithSQL
chat_with_sql = ChatWithSQL(
    database_url="your_database_url",
    llm="openai",
    model="gpt-3.5-turbo",
    llm_api_key="your_llm_api_key",
    query_schema=[
        {
            "description": "Fetch user by ID",
            "name": "get_user",
            "sql": "SELECT * FROM users WHERE id = ?",
            "params": {"id": {"type": "int", "default": None}},
        },
    ],
)

? 개발자를 위한 설계, 확장을 위한 구축

사용 사례

• 분석 대시보드: 비기술 팀이 데이터베이스를 안전하게 쿼리할 수 있도록 지원합니다.
• 엔터프라이즈 애플리케이션: 엄격한 제어를 유지하면서 앱에 지능형 쿼리 기능을 추가합니다.
• 데이터 탐색: 구조화된 데이터에 대한 자연어 액세스를 통해 분석가의 역량을 강화합니다.

고급 쿼리 스키마 예

response = chat_with_sql.load_data("Get user details for ID 10.")
print(response)

? 개발자가 ChatWithSQL을 좋아하는 이유

• 보안: 다른 어떤 Text-to-SQL 솔루션도 이렇게 엄격한 검증을 제공하지 않습니다.
• 유연성: 즐겨 사용하는 LLM 및 데이터베이스와 함께 사용하세요.
• 효율성: SQL 쿼리를 수동으로 작성하는 번거로움이 없습니다.
• 단순성: 자연어를 데이터베이스 성능으로 변환하는 단일 라이브러리.

?️ 로드맵

현재 ChatWithSQL은 SELECT 쿼리만 지원하지만 INSERT, UPDATE, DELETE를 포함한 다른 SQL 작업까지 지원을 확장할 계획이 있습니다.

또한 이 라이브러리는 AI 채팅 에이전트를 위한 포괄적인 무료 오픈 소스 프레임워크를 개발하기 위한 광범위한 이니셔티브의 첫 번째 구성 요소입니다. 이 프레임워크는 복잡한 요구 사항을 몇 가지 간단한 단계로 단순화하여 오늘날 소프트웨어 엔지니어링 업계의 중요한 비즈니스 요구 사항을 해결합니다.

? ChatWithSQL 혁명에 참여하세요

한 차원 높은 데이터베이스 상호작용을 경험할 준비가 되셨나요? 지금 ChatWithSQL을 사용하여 지능적이고 안전하며 효율적인 쿼리 처리 기능을 통해 애플리케이션을 강화하세요.

GitHub 저장소: ChatWithSQL
지원 이메일: hello@bysatha.com

기여 및 협업

기여를 환영합니다! ChatWithSQL의 미래를 설계하는 데 도움이 되도록 끌어오기 요청을 제출하거나 문제를 보고하세요.

ChatWithSQL을 사용하면 안전하고 안정적이며 판도를 바꾸는 방식으로 자연어와 SQL이 만났습니다. 오늘 이 운동에 동참하여 귀하의 지원서를 한 단계 더 발전시키십시오!

위 내용은 ChatWithSQL — 안전한 스키마 검증 텍스트-SQL Python 라이브러리, LLM의 임의 쿼리 위험 제거의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!