用大白话问数据库，自动生成SQL查结果
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。
Vanna、LangChain SQL Agent、Text-to-SQL (SQLCoder)
guidance-for-natural-language-queries-of-relational-databases-on-aws 是搜索知识领域的开源项目，由 aws-solutions-library-samples 开发，2023 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 71。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-06。MIT-0许可证，可免费使用和部署，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：企业内部数据查询，让非技术员工自助获取数据。同类可对比的替代方案包括 Vanna、LangChain SQL Agent、Text-to-SQL (SQLCoder)。
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