Datenbank-Chat

Der Datenbank-Chat ist ein KI-Chatbot, der alles über Ihre Datenbank weiß. Er versteht sowohl das Schema als auch die Daten in der Datenbank. Mit Ihrer ausdrücklichen Zustimmung kann er sogar SQL-Abfragen ausführen, um Daten abzurufen.

Grundlegende Konzepte

Natürliche Konversation – stellen Sie Fragen in jeder natürlichen Sprache und erhalten Sie sofortige Antworten oder ausführbare SQL-Abfragen.

Kontextbewusste Intelligenz – das Modell versteht Ihr Datenbankschema und Live-Daten, was präzise Vorschläge für Joins, Filter und Aggregationen ermöglicht.

Iterativer Workflow – überprüfen Sie Ergebnisse und nehmen Sie Änderungen mit einfachen Befehlen wie “Datenfilter hinzufügen” oder “nach Kunde gruppieren” vor - die Abfrage wird sofort aktualisiert.

Sie haben die Kontrolle – SQL-Abfragen werden nur mit Ihrer ausdrücklichen Genehmigung ausgeführt

Verwenden Sie jede Sprache, die von OpenAI unterstützt wird (fast alle Sprachen - Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Japanisch, Chinesisch, Koreanisch, Tschechisch usw.)

Diagramme – Sie können um die Erstellung eines Diagramms aus den Ergebnissen bitten - Balkendiagramm, Kreisdiagramm, Liniendiagramm und mehr.

SQL-Abfragen ausführen - Sicherheit steht an erster Stelle

Der Datenbank-Chat kann SQL-Abfragen ausführen, um Daten abzurufen, die zur Beantwortung Ihrer Fragen benötigt werden. Es gibt mehrere Modi, wie diese Funktion funktioniert:

• Vor SQL-Ausführung fragen (Standard) - DbGate fragt Sie vor jeder auszuführenden Abfrage

• SQL automatisch ausführen - DbGate prüft und führt dann Abfragen ohne Bestätigung aus. Vor der Ausführung überprüft DbGate die Abfrage, und wenn es sich nicht um eine reine SELECT-Abfrage handelt, ist Ihre Bestätigung erforderlich

• Nie ausführen, nur SQL vorschlagen - der Chat zeigt Ihnen die Abfrage, Sie können sie in einem neuen SQL-Tab öffnen und selbst ausführen. In diesem Modus werden keine Daten aus Ihrer Datenbank an das LLM gesendet, sodass der Chat keine Antworten aus Ihren Daten generieren kann

Fehlerbehandlung

LLM-Modelle sind nicht perfekt, daher schlagen sie manchmal eine Abfrage vor, die nicht gültig ist oder nicht funktioniert. In diesem Fall zeigt DbGate den Fehler an, und dieser Fehler wird auch als Abfrageergebnis an das LLM gesendet. In den meisten Fällen kann das LLM die Fehlermeldung automatisch analysieren und eine neue korrekte Abfrage vorschlagen.

Den Chat als Berater verwenden

Der Datenbank-Chat kann auch mit Definitionen Ihrer gespeicherten Prozeduren und Views arbeiten. Sie können also Fragen stellen wie:

• Erkläre die Prozedur proc_ImportProjectFromHelios
• Welche Prozedur wird für den Import in die Tabelle Project verwendet
• Welche Tabellen werden von der Prozedur proc_ImportUsersFromAD beeinflusst