工具概览
AI-Powered SQL Query Assistant 是一款把自然语言业务问题转换为可执行 SQLite 查询的工具。它面向可能不懂 SQL 但需要查询数据库的业务用户。系统采用感知数据库模式的方式生成 SQL，校验其只读安全性，在 SQLite 数据库上执行，然后根据结果生成可视化图表和业务洞察。架构包括用于生成 SQL 的 Gemini 3.7 Flash 模型、只读 SQL 校验器、SQLite 执行、用于结果处理的 Pandas，以及用于可视化的 Plotly。主要特点包括对销售额、利润、订单数、AOV、单位利润和利润率等业务指标的明确定义，以及以 Gemini 为当前实现的、感知提供商的 LLM 层。项目包含一个由客户、产品、订单和订单项组成的合成零售分析数据库，支持贴近现实的连接查询和业务问题。项目提供基于执行/结果等价性的评估框架，在包含 10 个固定业务问题的冻结 V4 基准上，达到了 90% 的结果等价准确率和 100% 的 SQL 校验通过率。安全措施包括只读数据库连接、执行前的 SQL 校验，以及阻止破坏性语句。该工具使用 Python、Gemini API、SQL、SQLite、Streamlit、Pandas、Plotly 和 Git/GitHub 构建。
定价
价格与限制可能变化，请以官网为准，并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。
应用场景
- 业务用户可以用平实的英语提问，不懂 SQL 也能得到 SQL 查询和洞察。
- 分析师可以用该工具根据自然语言问题生成感知数据库模式的 SQL 查询。
- 团队可以通过在执行前校验 SQL 查询来阻止破坏性语句，从而保障数据库安全。
- 用户可以通过 Streamlit 界面检查 SQL、查看校验状态，并查看结果表和图表。
- 业务相关方可以获得基于实际返回的数据框生成的洞察。
- 开发者可以用执行/结果等价性框架而非字符串匹配来评估系统。
功能特性
用自然语言编写 SQL 查询
根据数据库结构处理查询
只读业务数据查询
支持业务数据分析
借助 Gemini 辅助查询
分析 SQLite 数据
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