9 مستودعات
Tools that utilize large language models to convert natural language prompts into executable SQL scripts.
Distinct from SQL Generators: Distinct from SQL Generators: focuses on LLM-driven natural language processing rather than visual or abstract model mapping.
Explore 9 awesome GitHub repositories matching data & databases · LLM-Based SQL Generation. Refine with filters or upvote what's useful.
Chat2DB is an AI-powered SQL client and multi-database management GUI. It serves as a centralized graphical interface for administering diverse relational and non-relational database engines, integrating large language models to transform natural language prompts into executable SQL statements and application code. The tool utilizes schema-aware prompt engineering to inject database metadata into AI requests, ensuring generated queries match the actual schema. It also functions as an AI data reporting tool, using artificial intelligence to create dashboards and visual reports directly from da
Transforms plain text prompts into executable SQL statements and application code using large language models.
mycli is a MySQL command line client, database administration tool, and SQL query editor. It functions as a terminal interface for executing queries and managing MySQL connections, incorporating an integrated assistant that uses large language models to generate and analyze SQL statements based on the current database schema. The tool provides specialized query authoring capabilities, including context-sensitive syntax suggestions, fuzzy-matching identifier completion for tables and columns, and the ability to handover query buffers to external system text editors. It distinguishes its connec
Integrates LLMs to convert natural language prompts into executable SQL scripts based on the active database schema.
This project is a collection of tutorials and guides for building large language model applications using the LangChain framework, written in Chinese. It serves as a learning resource for developing software that integrates language models with memory and chain-based logic. The resource provides specific walkthroughs for implementing retrieval augmented generation systems using vector stores and document loaders. It includes guides on creating autonomous agents that dynamically select and execute external tools, as well as tutorials for translating plain text queries into executable database
Translates natural language queries into executable SQL commands using language model schemas.
🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统,对话式数据分析神器。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.
Converts natural language questions into executable SQL queries using large language models and retrieval-augmented generation.
SQL Chat is a Docker-deployed chat interface that translates natural language questions into SQL queries and executes them against connected databases. It uses a large language model to generate SQL from plain English instructions, supporting both querying and record modification through INSERT, UPDATE, and DELETE statements within the chat conversation flow. The application connects to MySQL, PostgreSQL, MSSQL, TiDB Cloud, and OceanBase databases through a unified driver abstraction layer, allowing users to interact with multiple database types from a single chat interface. Users provide the
Translates natural language queries into SQL statements using a large language model API.
Supersonic is an LLM-based data analysis platform and semantic layer engine that translates natural language questions into executable SQL queries. It functions as a business intelligence dashboard and text-to-SQL interface, allowing users to retrieve business metrics and insights through a conversational interface. The system decouples business definitions from physical database schemas by using a governed logical layer to define unified metrics and dimensions. This semantic modeling allows the platform to map human language patterns to curated models and translate abstract semantic statemen
Translates natural language questions into executable SQL queries using large language models and semantic metadata.
هذا المشروع عبارة عن أداة مطور تعمل كمساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي لإدارة استعلامات قاعدة البيانات. يوفر واجهة تفاعلية للترجمة بين اللغة الطبيعية وكود قاعدة البيانات المهيكل، مما يبسط عمليات كتابة وتصحيح وصيانة الاستعلامات المعقدة. تتميز الأداة بدمج حقن السياق المدرك للمخطط، مما يسمح لها بمواءمة الاستعلامات المولدة مع تعريفات جداول محددة وبيانات علاقات وصفية. من خلال الحفاظ على سجل محادثات ذي حالة واستخدام مطالبات نماذج اللغة الكبيرة، فإنه يتيح للمستخدمين تحسين الاستعلامات بشكل تكراري وتلقي تفسيرات تأخذ في الاعتبار المنطق والهيكل المحددين لبيئة قاعدة بياناتهم. بعيداً عن الترجمة الأساسية، تدعم الأداة تحليل الكود الحالي لتحديد أخطاء النحو وتوفر تفصيلات باللغة الإنجليزية البسيطة لمنطق الاستعلام المعقد. كما تتضمن ميزات لتنسيق كود قاعدة البيانات وإدارة سجل محلي لسجلات الترجمة لتسهيل إعادة استخدام العمل السابق.
Translates natural language instructions into structured database queries using large language models to simplify data retrieval and code maintenance.
Briefer هي منصة دفاتر بيانات تفاعلية وأداة لوحة تحكم ذكاء الأعمال تُستخدم لتحليل البيانات والتقارير التعاونية. توفر بيئة معتمدة على الحاويات لبناء تقارير تجمع بين SQL، وPython، وMarkdown مع تصورات أصلية. تتميز المنصة بمساعد كود مدمج يستخدم نماذج لغة كبيرة لتوليد مقتطفات SQL و Python من مطالبات اللغة الطبيعية. وهي مصممة كتطبيق بيانات Kubernetes، حيث يتم النشر عبر Helm charts لإدارة بيئات الحوسبة المعزولة وضمان موارد منفصلة لكل صفحة من خلال العزل القائم على الـ pod. يغطي النظام نطاقاً واسعاً من القدرات بما في ذلك اتصال قاعدة البيانات الخارجية، والتحرير المشترك في الوقت الفعلي، وتسليم التقارير المؤتمتة عبر الجدولة. تتكامل مع OpenID Connect لتوفير الهوية وتوفر تحكماً في الوصول قائماً على الأدوار، وإدارة آمنة للاعتمادات، وتخزين مؤقت للاستعلام قائم على النتائج. يتم نشر التطبيق وتوسيع نطاقه عبر مجموعات Kubernetes باستخدام Helm charts مدارة.
Uses large language models to produce SQL and Python snippets based on database schemas and context.
DataHerald is a natural language text-to-SQL interface and data analytics tool that translates English questions into executable database queries using a large language model. It functions as a query generator and connectivity layer capable of retrieving database records and summarizing the results into human-readable explanations. The project features a dedicated business logic layer for defining database constraints and managing verified query pairs to improve translation accuracy. It acts as a multi-warehouse data connector, allowing for the indexing and querying of multiple SQL databases
Translates natural language prompts into executable SQL scripts using large language models.