AI导哈

AI SQL生成器

一个基于AI的SQL生成器，专为'ccs-aquila-tahoe'数据库设计，具有自动业务逻辑注入、上下文感知聊天和基于人类反馈的强化学习（RLHF）循环功能。

  • by parva-chowdhury
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 parva-chowdhury/sql-mcp-generator

使用说明

AI SQL生成器（MCP）

用于“ccs aquila tahoe”数据库的AI驱动的SQL生成器，具有自动业务逻辑注入、上下文感知聊天和基于人类反馈的强化学习（RLHF）循环。

🚀 特性

  • 上下文SQL生成：使用具有大上下文窗口（16k令牌）的本地Ollama（llama3）。
  • 自动CTE注入：后端会自动在每个查询前添加所需的业务逻辑（CTE）。
  • RLHF反馈回路：用户可以对查询进行评分(👍/👎), “好”的例子用于少数镜头学习。
  • 聊天历史记录：支持后续问题。

📋 先决条件

  • Python 3.8+
  • Node.js 16+
  • 奥拉玛 在本地运行 llama3 模型(ollama run llama3)

🛠️ 如何开始

1.启动后端

打开终端并运行：

cd sql_generator/backend
python3 main.py

继续运行http://localhost:8000

2.启动前端

打开A 新 终端选项卡/窗口并运行：

cd sql_generator/frontend
npm run dev

继续运行http://localhost:5173

3.访问应用程序

打开浏览器并转到： http://localhost:5173

🛑 如何停止

要停止服务器，只需按 Ctrl+C 在相应的终端窗口中。

如果需要强制停止它们（例如，如果它们在后台运行），请运行：

# Find the Process IDs (PIDs)
lsof -i :8000  # Backend
lsof -i :5173  # Frontend

# Kill the processes (replace <PID> with the actual numbers)
kill -9 <BACKEND_PID> <FRONTEND_PID>

📂 项目结构

  • sql_generator/backend：FastAPI服务器，代理逻辑(agent.py)，反馈存储(feedback.json).
  • sql_generator/frontend：React应用程序、UI组件。
  • sql_generator/mcp_server：模式和业务逻辑定义。

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