ChatWithSQL — Perpustakaan Python Teks-ke-SQL yang Selamat, Skema-Disahkan, Menghapuskan Risiko Pertanyaan Sewenang-wenang daripada LLM

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

Apabila perisian berkembang, permintaan untuk interaksi pangkalan data yang intuitif, selamat dan cekap berkembang dengan pesat. Masukkan ChatWithSQL, perpustakaan Python terobosan yang mengubah cara pembangun berinteraksi dengan pangkalan data SQL. Dengan menggabungkan kuasa Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) dengan penjanaan SQL yang disahkan skema dan pengambilan data, ChatWithSQL menetapkan penanda aras baharu untuk mendapatkan semula data yang selamat dan cekap.

? Apa yang Membuatkan ChatWithSQL Unik?

Alat Text-to-SQL bukanlah baharu, tetapi kebanyakannya mempunyai kelemahan yang ketara: potensi untuk menjana dan melaksanakan pertanyaan sewenang-wenangnya. Ini menimbulkan risiko kritikal:

• Akses data tanpa kebenaran.
• Kerentanan suntikan SQL.
• Ketidakcekapan pertanyaan.

ChatWithSQL mentakrifkan semula keselamatan dan kebolehpercayaan dengan melaksanakan pendekatan pengesahan berasaskan skema. Dengan memastikan semua pertanyaan mematuhi skema yang telah ditetapkan, perpustakaan menghapuskan akses tanpa kebenaran sambil mengekalkan prestasi yang tiada tandingannya.

?️ Seni bina

? Keselamatan Melebihi Perbandingan

Tidak seperti sistem Text-to-SQL tradisional, ChatWithSQL mengesahkan setiap pertanyaan terhadap definisi skema yang ketat sebelum pelaksanaan, memastikan:

• Tiada pertanyaan SQL sewenang-wenangnya.
• Sanitasi dan pengesahan parameter yang komprehensif.
• Saluran paip selamat yang mengurangkan risiko input berniat jahat.

Pendekatan mengutamakan keselamatan ini meletakkan ChatWithSQL sebagai penyelesaian pilihan untuk pembangun yang mencari kesederhanaan dan kebolehpercayaan.

? Ciri-ciri Utama

1. Antara Muka Bahasa Semula Jadi Intuitif

Tulis gesaan seperti:

“Tunjukkan saya butiran pengguna dengan ID 5.”
“Tunjukkan kepada saya semua pesanan pada 25 November 2024”
“Apakah Hari Lahir ID pengguna 34”
“Apakah pesanan yang lebih tinggi daripada USD 500?”

Dan biarkan ChatWithSQL mengendalikan selebihnya, menukarnya kepada SQL yang boleh diambil tindakan.

2. Pengesahan Skema Teguh

Tentukan dengan tepat pertanyaan yang dibenarkan:

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

Hanya pertanyaan dalam skema ini dilaksanakan, menghapuskan risiko penyalahgunaan.

3. Penyepaduan Lancar dengan LLM Teratas

ChatWithSQL menyokong Model Pembelajaran Bahasa (LLM) terkemuka, termasuk:

• OpenAI: GPT-4, GPT-3.5
• Gemini
• LlamaAPI
• Ollama

Bertukar antara LLM ini semudah perubahan konfigurasi.

4. Parameter Pertanyaan Dinamik

ChatWithSQL mengekstrak, mengesahkan dan memetakan parameter pertanyaan secara dinamik untuk memastikan hasil yang tepat setiap masa.

5. Pangkalan Data Agnostik

Sama ada anda menggunakan PostgreSQL, MySQL, SQLite atau mana-mana pangkalan data SQL yang lain, ChatWithSQL menyokongnya melalui format URI universal.

6. Kebolehlihatan Terbina Dalam

Dengan pengelogan terperinci, ChatWithSQL menjadikan penyahpepijatan menjadi mudah:

• Kesan gesaan yang cacat.
• Sahkan pembinaan pertanyaan.
• Jejaki setiap interaksi dengan pangkalan data anda.

? Pemasangan dan Persediaan Pantas

Pasang ChatWithSQL

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

Mulakan Contoh Anda

pip install chatwithsql

Lakukan Pertanyaan

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}},
        },
    ],
)

? Direka untuk Pembangun, Dibina untuk Skala

Kes Penggunaan

• Papan Pemuka Analitik: Dayakan pasukan bukan teknikal untuk menanyakan pangkalan data dengan selamat.
• Aplikasi Perusahaan: Tambahkan keupayaan pertanyaan pintar pada apl sambil mengekalkan kawalan yang ketat.
• Penerokaan Data: Memperkasakan penganalisis dengan akses bahasa semula jadi kepada data berstruktur.

Contoh Skema Pertanyaan Lanjutan

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

? Mengapa Pembangun Suka ChatWithSQL

• Keselamatan: Tiada penyelesaian Text-to-SQL lain yang menawarkan pengesahan yang begitu ketat.
• Fleksibiliti: Gunakannya dengan LLM dan pangkalan data kegemaran anda.
• Kecekapan: Langkau kerumitan membuat pertanyaan SQL secara manual.
• Kesederhanaan: Satu perpustakaan yang mengubah bahasa semula jadi kepada kuasa pangkalan data.

?️ Pelan hala tuju

Pada masa ini, ChatWithSQL hanya menyokong pertanyaan SELECT, tetapi terdapat rancangan untuk melanjutkan sokongan kepada operasi SQL yang lain, termasuk INSERT, UPDATE dan DELETE.

Selain itu, perpustakaan ini ialah komponen pertama inisiatif yang lebih luas untuk membangunkan rangka kerja sumber terbuka yang komprehensif, percuma dan terbuka untuk Ejen Sembang AI. Rangka kerja ini menangani keperluan perniagaan yang penting dalam industri kejuruteraan perisian pada masa kini dengan memudahkan keperluan yang kompleks kepada beberapa langkah mudah.

? Sertai Revolusi ChatWithSQL

Bersedia untuk mengalami tahap interaksi pangkalan data seterusnya? Mula menggunakan ChatWithSQL hari ini dan memperkasakan aplikasi anda dengan pengendalian pertanyaan yang bijak, selamat dan cekap.

Repositori GitHub: ChatWithSQL
E-mel Sokongan: hello@bysatha.com

Menyumbang dan Bekerjasama

Kami mengalu-alukan sumbangan! Serahkan permintaan tarik atau laporkan isu untuk membantu membentuk masa depan ChatWithSQL.

Dengan ChatWithSQL, bahasa semula jadi memenuhi SQL dengan cara yang selamat, boleh dipercayai dan mengubah permainan. Sertai pergerakan dan bawa permohonan anda ke peringkat seterusnya hari ini!

Atas ialah kandungan terperinci ChatWithSQL — Perpustakaan Python Teks-ke-SQL yang Selamat, Skema-Disahkan, Menghapuskan Risiko Pertanyaan Sewenang-wenang daripada LLM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!