DataWhisper
0 ReseñasDataWhisper 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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DataWhisper
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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Destacados
¿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
- Pablo Sierra Fernandez
Reseñas de DataWhisper
5/5
¿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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