DataWhisper

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DataWhisper es un marco de código abierto basado en agentes que convierte preguntas en lenguaje natural en consultas SQL optimizadas. Aprovechando agentes de IA modulares, se conecta a diversos motores de bases de datos, valida la sintaxis y aplica optimizaciones. Los usuarios pueden interactuar mediante CLI o API de Python para generar, revisar y ejecutar consultas sin escribir SQL manualmente. Su arquitectura de plugins permite integrar LLMs, analizadores y controladores de bases de datos personalizados.
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May 07 2025
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DataWhisper es un marco de código abierto basado en agentes que convierte preguntas en lenguaje natural en consultas SQL optimizadas. Aprovechando agentes de IA modulares, se conecta a diversos motores de bases de datos, valida la sintaxis y aplica optimizaciones. Los usuarios pueden interactuar mediante CLI o API de Python para generar, revisar y ejecutar consultas sin escribir SQL manualmente. Su arquitectura de plugins permite integrar LLMs, analizadores y controladores de bases de datos personalizados.
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¿Qué es DataWhisper?

DataWhisper utiliza una arquitectura modular basada en agentes para analizar preguntas en lenguaje natural, generar consultas SQL precisas y ejecutarlas en diversos sistemas de bases de datos. Incluye agentes de IA conversacional que gestionan contexto, comprobación de errores y optimización, permitiendo a los usuarios obtener información sin escribir SQL manualmente. Con una interfaz de plugins, DataWhisper puede integrar analizadores personalizados, controladores de bases de datos y backends LLM, haciéndolo extensible para análisis empresarial, informes y aplicaciones interactivas basadas en datos. Simplifica los flujos de trabajo automatizando tareas repetitivas, soporta múltiples dialectos SQL como MySQL, PostgreSQL y SQLite, y registra historiales de consultas para cumplimiento de auditoría. Los agentes se comunican con APIs de LLM populares, ofrecen gestión de errores y retroalimentación en tiempo real, y pueden integrarse en servicios web o chatbots a través de endpoints RESTful.

¿Quién usará DataWhisper?

  • Analistas de datos
  • Desarrolladores de inteligencia empresarial
  • Ingenieros de datos
  • Ingenieros de software

¿Cómo usar DataWhisper?

  • Paso 1: Clona el repositorio de GitHub desde https://github.com/pablosierrafernandez/DataWhisper-Agent-Based-Architecture-for-Text-to-SQL
  • Paso 2: Instala las dependencias con pip install -r requirements.txt
  • Paso 3: Configura las configuraciones de conexión a tu base de datos en config.yaml
  • Paso 4: Inicializa el agente DataWhisper con tu clave API LLM
  • Paso 5: Envía consultas en lenguaje natural a través de la CLI proporcionada o API de Python
  • Paso 6: Revisa y ejecuta el SQL generado en tu base de datos
  • Paso 7: Amplía la funcionalidad agregando agentes personalizados o plugins de bases de datos

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de DataWhisper

Las características principales

  • Traducción basada en agentes de lenguaje natural a SQL
  • Soporte para múltiples dialectos SQL (MySQL, PostgreSQL, SQLite)
  • Backends LLM configurables
  • Arquitectura de plugins para agentes personalizados
  • Validación y optimización automática de consultas

Los beneficios

  • Acelera la generación de consultas
  • Reduce errores de sintaxis SQL
  • Simplifica el análisis de datos para usuarios no técnicos
  • Extensible para casos de uso personalizados
  • Se integra perfectamente con bases de datos existentes

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de DataWhisper

  • Tableros de control interactivos de BI
  • Generación automática de informes
  • Interfaces de chatbot para acceso a datos
  • Prototipado de aplicaciones basadas en datos
  • Exploración de datos y consultas ad-hoc

FAQs sobre DataWhisper

Información de la Compañía DataWhisper

Reseñas de DataWhisper

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de DataWhisper?

  • LangChain SQL Database Chain
  • Microsoft Semantic Kernel
  • SQLova
  • OpenAI function calling with SQL
  • Text2SQL academic frameworks

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