guidance-for-natural-language-queries-of-relational-databases-on-aws

用大白话问数据库,自动生成SQL查结果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 15 🐛 待处理 3 👀 关注 18
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 71
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT-0许可证,可免费使用和部署,无付费版本。

项目预览

guidance-for-natural-language-queries-of-relational-databases-on-aws 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队aws-solutions-library-samples
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT-0许可证,可免费使用和部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT-0
主要语言Python
技术栈/模型amazon,amazon-bedrock,amazon-rds-postgresql,amazon-sagemaker,amazon-web-services,aws,foundation-models,gen-ai,generative-ai,natural-language-queries,nlq
GitHub 星标★ 71
上线时间2023-07-04 00:00:00
代码更新2024-10-19
仓库体积8.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个在AWS上实现关系型数据库自然语言查询(NLQ)的演示项目。它解决了用户需要编写SQL才能从PostgreSQL数据库中获取数据的问题,允许用户用日常语言提问,系统自动生成并执行SQL查询,返回结果。项目整合了SageMaker JumpStart、Amazon Bedrock、LangChain、Streamlit和Chroma等技术,构建了一个完整的RAG(检索增强生成)流程:通过Chroma进行向量存储和相似性检索,利用LangChain编排LLM调用和SQL生成,最终通过Streamlit提供交互式Web界面。核心能力包括:自然语言转SQL、基于数据库Schema的上下文增强、以及可视化查询结果。该项目适合作为构建企业级NLQ解决方案的参考起点,尤其适用于已部署在AWS上的PostgreSQL用户。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 71

核心亮点

  • 整合了Bedrock和JumpStart多种模型选项,灵活适配不同场景
  • 利用Chroma向量库存储表结构信息,提升SQL生成准确性
  • 提供Streamlit交互界面,演示直观易用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖AWS特定服务,迁移性受限

适用场景

  • 企业内部数据查询,让非技术员工自助获取数据
  • 快速构建基于RAG的NLQ原型验证
  • 作为AWS云上NLQ解决方案的教学示例

替代项目

Vanna、LangChain SQL Agent、Text-to-SQL (SQLCoder)

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