DataWhisper verwendet eine modulare, agentenbasierte Architektur, um natürliche Sprachfragen zu analysieren, präzise SQL-Abfragen zu generieren und diese in verschiedenen Datenbanksystemen auszuführen. Es umfasst Gesprächs-KI-Agenten, die Kontext, Fehlerprüfung und Optimierung handhaben, sodass Benutzer Erkenntnisse gewinnen können, ohne SQL manuell schreiben zu müssen. Mit einer Plugin-Schnittstelle kann DataWhisper benutzerdefinierte Parser, Datenbanktreiber und LLM-Backends integrieren, was es erweiterbar für Unternehmensanalysen, Berichte und interaktive datengetriebene Anwendungen macht. Es vereinfacht Arbeitsabläufe durch Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, unterstützt mehrere SQL-Dialekte wie MySQL, PostgreSQL und SQLite und protokolliert Abfragehistorien zur Audit-Konformität. Agenten kommunizieren mit gängigen LLM-APIs, bieten Fehlerbehandlung und Echtzeit-Feedback und können in Webdienste oder Chatbots über RESTful-Endpunkte integriert werden.
