dataease/SQLBot

🔥 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.

解決する課題

SQLBot は、ユーザーが自然言語を使用してデータをクエリできる対話型データ分析システム（ChatBI）です。複雑な手動の SQL 作成を不要にし、ユーザーの質問を直接実行可能な SQL クエリに変換してデータを取得し、視覚的なチャートを生成します。

仕組み

このシステムは、大規模言語モデル（LLMs）と検索拡張生成（RAG）を活用して、高品質な Text-to-SQL 変換を実行します。LLM の自然言語理解能力と RAG を組み合わせることで、生成される SQL が正確であり、かつ同じデータソースに基づいていることを保証します。

対象ユーザー

深い SQL の技術知識がなくてもデータベースから迅速に情報や洞察を抽出したいビジネスユーザーやデータアナリスト、また n8n、Dify、MaxKB などの既存アプリケーションに対話型データクエリ機能を統合したい開発者に最適です。

主な特徴

  • すぐに使える体験: LLM とデータソースの簡単な設定で迅速なデプロイが可能です。
  • エンタープライズレベルのセキュリティ: ワークスペースレベルのリソース分離と、きめ細かなデータ権限制御を備えています。
  • 簡単な統合: Web 埋め込み、ポップアップ埋め込み、および MCP 呼び出しをサポートしており、他の AI プラットフォームへの統合が容易です。
  • 継続的な改善: カスタムプロンプト、用語集、SQL サンプルキャリブレーションをサポートしており、ユーザーの対話データに基づいて時間の経過とともに精度を向上させます。

関連

  • プロジェクト
    apconw/Aix-DB

    Aix-DB は、自然言語の質問を SQL クエリとビジュアルダッシュボードに変換するオープンソースプラットフォームであり、多くのデータベースにわたる対話型データ分析を可能にします。

  • プロジェクト
    zhongyu09/openchatbi

    OpenChatBI は、ビジネスインテリジェンスのためのオープンソースの LLM 駆動型チャットインターフェースです。自然言語の質問を SQL に変換し、データウェアハウスで実行し、Plotly の可視化とともに結果を返します。LangGraph/LangChain 上に構築されており、データカタログ、オプションのベクトル検索、予測、異常検知、Python コード実行、永続的な会話メモリ、オプションの人間参加型ゲーティングが含まれています。`uv sync` または `pip` でインストールし、LLM とデータベースの認証情報を設定し、提供された Gradio または Streamlit UI を起動します。

  • プロジェクト
    DeepInsight-AI/DeepBI

    LLMを活用して、自然言語による会話で複数のデータソースからデータを探索・照会・可視化できるAIネイティブなデータ分析プラットフォームです。

  • プロジェクト
    Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent

    Data‑Analysis‑Agentは、自然言語による質問をSQLクエリに変換し、アップロードされたファイルや接続済みデータベースで実行し、Plotlyによる自動可視化を生成、ビジネスインサイトを返すFlaskベースのAIエージェントです。任意のOpenAI互換LLMに対応し、多数のチャートタイプをサポート。Windows用インストーラ、クロスプラットフォームzip、スクリプトベースのインストールが可能です。

  • プロジェクト
    OtterMind/Chat2DB

    AIを活用したデータベースクライアントおよびSQLワークスペースであり、開発者やアナリストが自然言語を使用してSQLの生成、解説、最適化を行うことができます。