Awesome GitHub RepositoriesLLM-Based SQL Generation

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

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

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

🔥 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.

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

Supersonic est une plateforme d'analyse de données basée sur LLM et un moteur de couche sémantique qui traduit des questions en langage naturel en requêtes SQL exécutables. Elle fonctionne comme un tableau de bord de business intelligence et une interface texte-vers-SQL, permettant aux utilisateurs de récupérer des métriques métier et des insights via une interface conversationnelle. Le système découple les définitions métier des schémas de base de données physiques en utilisant une couche logique gouvernée pour définir des métriques et des dimensions unifiées. Cette modélisation sémantique permet à la plateforme de mapper des modèles de langage humain vers des modèles sélectionnés et de traduire des déclarations sémantiques abstraites en SQL physique adapté à des moteurs de base de données spécifiques. La plateforme fournit une passerelle de données d'entreprise dotée d'un contrôle d'accès granulaire et basé sur les rôles aux niveaux du jeu de données, de la colonne et de la ligne. Ses capacités incluent la gestion de dialogues multi-tours, la connectivité multi-bases de données et une architecture de plugins pour l'intégration d'outils tiers. Le projet expose ses fonctionnalités via une API programmatique headless et une API de couche sémantique pour la consommation de données externe.

Ce projet est un utilitaire développeur qui fonctionne comme un assistant alimenté par l'intelligence artificielle pour la gestion de requêtes de base de données. Il fournit une interface interactive pour traduire entre le langage naturel et le code de base de données structuré, simplifiant les processus d'écriture, de débogage et de maintenance de requêtes complexes. L'outil se distingue en incorporant une injection de contexte consciente du schéma, ce qui lui permet d'aligner les requêtes générées avec des définitions de tables et des métadonnées de relation spécifiques. En maintenant un historique de conversation avec état et en utilisant le prompting de grands modèles de langage, il permet aux utilisateurs d'affiner de manière itérative les requêtes et de recevoir des explications qui tiennent compte de la logique et de la structure spécifiques de leur environnement de base de données. Au-delà de la traduction centrale, l'utilitaire prend en charge l'analyse du code existant pour identifier les erreurs de syntaxe et fournit des explications en anglais simple de la logique de requête complexe. Il inclut également des fonctionnalités pour formater le code de base de données et gérer un historique local des logs de traduction pour faciliter la réutilisation du travail passé.

Briefer est une plateforme de notebook de données interactif et un outil de tableau de bord de business intelligence utilisé pour l'analyse de données collaborative et le reporting. Il fournit un environnement conteneurisé pour construire des rapports qui combinent SQL, Python et Markdown avec des visualisations natives. La plateforme dispose d'un assistant de code intégré qui utilise de grands modèles de langage pour générer des snippets SQL et Python à partir de prompts en langage naturel. Elle est conçue comme une application de données Kubernetes, se déployant via des charts Helm pour gérer des environnements de calcul isolés et assurer des ressources séparées par page via une isolation basée sur des pods. Le système couvre un large éventail de capacités incluant la connectivité aux bases de données externes, la co-édition en temps réel et la livraison automatisée de rapports via la planification. Il s'intègre avec OpenID Connect pour le provisionnement d'identité et fournit un contrôle d'accès basé sur les rôles, une gestion sécurisée des identifiants et la mise en cache des requêtes basée sur les résultats. L'application est déployée et mise à l'échelle à travers des clusters Kubernetes en utilisant des charts Helm gérés.

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