VSCODE에서 처음으로 DBCHAT를 작동시켜 -PERT 9

dbchat : 데이터베이스 탐색을위한 자연 언어 인터페이스 (9 부) 이 자습서는 AI 채팅을 활용하여 데이터베이스와 상호 작용하는 도구 인 DBCHAT의 개발을 계속합니다. 이전 할부는 설정, 데이터베이스 연결 및 기본 쿼리 처리를 다루었습니다. 이 부분은보다 강력하고 사용자 친화적 인 경험을 위해 LSP 커뮤니케이션 및 응답 처리를 개선하는 데 중점을 둡니다. 더 많은 컨텍스트는 이전 게시물을 참조하십시오 :

DBCHAT 구축 - 간단한 채팅으로 DB를 탐색하고 발전 dbchat : 장난감 대답을받는 Golang (2 부) DBCHAT & GEMINI (4 부)을 통해 DB와 채팅 언어 서버 프로토콜 - 빌드 DBCHAT (5 부) dbchat vscode 확장 제작 -LSP 백엔드가있는 Ping Pong (6 부) dbchat에 대한 vscode 확장 UI 시작 (7 부) > VSCODE 확장에서 TOML 구성 관리 -DBCHAT 파트 8

dbchat의 기능 시각화 다음은 DBCHAT를 엿볼 수 있습니다 :

1. 초기보기는 데이터베이스 선택을위한 깨끗한 인터페이스를 나타냅니다. 데이터베이스가 선택되면 :
채팅 창이 열리 며 자연어 쿼리가 가능합니다. 예를 들어, 와 같은 간단한 요청
... 깔끔하게 형식의 결과 테이블을 반환합니다. 이것은 데이터를 처리하고 제시하는 데있어 시스템의 효과를 보여줍니다.
4. DBCHAT의 코드 개선 사항 에 대한 깊은 다이빙 이 반복은 LSP 통신 계층을 개선하는 데 중점을 둡니다 1. 구성 및 초기화 :
응용 프로그램은 함수를 사용하여 TOML 파일에서 구성 설정 (데이터베이스 연결 세부 사항 등)을로드하여 시작합니다. a 가 생성됩니다. 마지막으로, 는 이러한 구성 요소를 오케스트레이션하고 데이터베이스 연결을 관리합니다.
2. 강화 된 LSP 통신 : 응용 프로그램의 핵심은 LSP 클라이언트의 메시지를 지속적으로 듣는 루프입니다. 전체 데이터 수신을 보장하기 위해 메시지를 읽고
7. 헤더를주의 깊게 처리합니다. 그런 다음 원시 메시지는
를 사용하여 구조화 된 JSON-RPC 메시지로 구문 분석합니다.

3. 요청 처리 및 응답 생성 :

응용 프로그램은 다양한 요청 방법을 구분합니다

: 로 응답합니다

: 사용자의 메시지를 추출하고,
• 를 사용하여 처리하고, 결과를 포함하는 JSON-RPC 응답을 구성합니다. 쿼리 처리 중에 잠재적 인 문제를 관리하기 위해 오류 처리가 구현됩니다. "ping" "pong"
• 4. 강력한 오류 처리 및 응답 형식 : "chat" 이 코드는 프로세스 전반에 걸쳐 포괄적 인 오류 처리를 통합하여 클라이언트에게 우아한 실패 및 유익한 오류 메시지를 보장합니다. 응답은 LSP 클라이언트에게 다시 전송되기 전에 JSON-RPC 사양에 따라 세 심하게 형식화됩니다. handler.Eval() 결론 이 개선 된 DBCHAT 버전은 향상된 안정성 및 오류 처리를 보여 주므로 자연어 쿼리를 통해 데이터베이스와 상호 작용하는 데보다 신뢰할 수 있고 사용자 친화적 인 경험을 제공합니다. 향후 개선 사항에는보다 정교한 쿼리 구문 분석 및 결과 서식이 포함될 수 있습니다.

위 내용은 VSCODE에서 처음으로 DBCHAT를 작동시켜 -PERT 9의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!