1 Repo
Awesome GitHub RepositoriesLLM SQL Querying
Connecting language models to relational databases to retrieve and process data via SQL.
Distinct from SQL Database Connectors: Specifically enables LLMs to interact with SQL databases, whereas the parent is general query execution.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · LLM SQL Querying. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome LLM SQL Querying GitHub Repositories
Finde die besten Repos mit KI.Wir suchen mit KI nach den am besten passenden Repositories.
- timescale/pgai
timescale/pgai
5,802Auf GitHub ansehenpgai ist ein PostgreSQL-KI-Toolkit und -Framework, das darauf ausgelegt ist, Large Language Models und Vektor-Embeddings direkt in eine Datenbank zu integrieren. Es dient als Brücke für die Ausführung von Anfragen an Machine-Learning-Modelle und die Durchführung von Text-zu-SQL-Übersetzungen innerhalb von Standard-Datenbankabfragen. Das Projekt bietet eine automatisierte Pipeline für Vektor-Embeddings, die das Laden, Parsen und Chunking von Text aus Tabellen und unstrukturierten Dokumenten übernimmt. Dieses System nutzt einen Hintergrund-Worker, um Embeddings automatisch zu synchronisieren, wenn sich Quelldaten ändern, und enthält spezialisierte Tools für den Aufbau von RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) und semantischen Suchmaschinen. Das Toolkit deckt breite Funktionsbereiche ab, darunter die Verarbeitung unstrukturierter Daten mittels OCR, die Erstellung semantischer Kataloge zur Abbildung von Datenbankschemata auf natürliche Sprache sowie die Implementierung von Hochleistungs-Ähnlichkeitssuchen durch Vektorindizierung und Result-Reranking. Zudem ermöglicht es Datenanreicherung, Klassifizierung und Content-Moderation durch den Aufruf externer Modelle via SQL.
Enables executing external machine learning model requests and text-to-SQL translations directly within standard database queries.
PLpgSQL
