ChatWithSQL — 安全、模式驗證的文字到 SQL Python 函式庫，消除法學碩士的任意查詢風險

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

隨著軟體的發展，對直覺、安全、高效的資料庫互動的需求呈指數級增長。 ChatWithSQL 是一個突破性的 Python 函式庫，它改變了開發人員與 SQL 資料庫互動的方式。透過將自然語言處理 (NLP) 的強大功能與模式驗證的 SQL 生成和資料檢索相結合，ChatWithSQL 為安全且高效的資料擷取樹立了新的基準。

？ ChatWithSQL 有何獨特之處？

文字到 SQL 工具並不新鮮，但大多數都有一個明顯的缺陷：可能產生和執行任意查詢。這帶來了嚴重的風險：

• 未經授權的資料存取。
• SQL注入漏洞。
• 查詢效率低。

ChatWithSQL 透過實作基於模式的驗證方法重新定義了安全性和可靠性。透過確保所有查詢都遵循預先定義的架構，該庫可以消除未經授權的訪問，同時保持無與倫比的效能。

?️ 架構

？無與倫比的安全性

與傳統的文字到 SQL 系統不同，ChatWithSQL 在執行之前根據嚴格的架構定義驗證每個查詢，確保：

• 禁止任意 SQL 查詢。
• 全面的參數清理與驗證。
• 可降低惡意輸入風險的安全管道。

這種安全第一的方法使 ChatWithSQL 成為尋求簡單性和可信性的開發人員的首選解決方案。

？主要特點

1. 直覺的自然語言介面

寫出以下提示：

「顯示 ID 為 5 的使用者的詳細資料。」
「顯示 2024 年 11 月 25 日的所有訂單」
「用戶 ID 34 的生日是哪一天」
「500美元以上的訂單有哪些？」

讓 ChatWithSQL 處理剩下的事情，將其轉換為可操作的 SQL。

2. 強大的模式驗證

準確定義允許哪些查詢：

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

僅執行此架構內的查詢，消除了誤用的風險。

3. 與頂尖法學碩士無縫對接

ChatWithSQL 支援領先的語言學習模式 (LLM)，包括：

• OpenAI：GPT-4、GPT-3.5
• 雙子座
• LlamaAPI
• 奧拉馬

這些 LLM 之間的切換就像更改配置一樣簡單。

4. 動態查詢參數

ChatWithSQL 動態擷取、驗證和對應查詢參數，以確保每次結果都準確。

5. 與資料庫無關

無論您使用 PostgreSQL、MySQL、SQLite 或任何其他 SQL 資料庫，ChatWithSQL 透過通用 URI 格式提供支援。

6. 內建可觀察性

透過詳細的日誌記錄，ChatWithSQL 讓偵錯變得輕而易舉：

• 發現格式錯誤的提示。
• 驗證查詢建構。
• 追蹤與資料庫的每次互動。

？快速安裝和設定

安裝 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}},
    },
]

初始化您的執行個體

pip install chatwithsql

執行查詢

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}},
        },
    ],
)

？為開發人員設計，為規模而構建

用例

• 分析儀表板：使非技術團隊能夠安全地查詢資料庫。
• 企業應用程式：為應用程式添加智慧查詢功能，同時保持嚴格的控制。
• 資料探索：讓分析師能夠透過自然語言存取結構化資料。

進階查詢架構範例

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

？為什麼開發人員喜歡 ChatWithSQL

• 安全性：沒有其他文字到 SQL 解決方案提供如此嚴格的驗證。
• 靈活性：將其與您最喜歡的法學碩士和資料庫一起使用。
• 效率：跳過手動編寫 SQL 查詢的麻煩。
• 簡單性：將自然語言轉換為資料庫能力的單一庫。

?️ 路線圖

目前，ChatWithSQL 僅支援 SELECT 查詢，但計畫將支援擴展到其他 SQL 操作，包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE。

此外，該程式庫是為 AI 聊天代理開發全面、免費和開源框架的更廣泛計劃的第一個組成部分。該框架透過將複雜的需求簡化為幾個簡單的步驟，解決了當今軟體工程行業的重要業務需求。

？加入 ChatWithSQL 革命

準備好體驗下一級的資料庫互動了嗎？立即開始使用 ChatWithSQL，為您的應用程式提供智慧、安全且高效的查詢處理能力。

GitHub 儲存庫：ChatWithSQL
支援電子郵件：hello@bysatha.com

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