Chat de base de datos

El chat de base de datos es un chatbot impulsado por IA, que sabe todo sobre tu base de datos. Entiende tanto el esquema como los datos de la base de datos. Con tu permiso explícito, incluso podría ejecutar consultas SQL para recuperar datos.

Conceptos básicos

Conversación natural – haz preguntas en cualquier lenguaje natural y obtén respuestas instantáneas o consultas SQL listas para ejecutar.

Inteligencia consciente del contexto – el modelo entiende el esquema de tu base de datos y los datos en vivo, lo que permite sugerencias precisas para uniones, filtros y agregaciones.

Flujo de trabajo iterativo – revisa resultados y realiza cambios con comandos simples como “agregar un filtro de fecha” o “agrupar por cliente” - la consulta se actualiza al instante.

Tú tienes el control – las consultas SQL solo se ejecutan con tu aprobación explícita.

Usa cualquier idioma, que sea compatible con OpenAI (casi todos los idiomas - inglés, francés, alemán, español, portugués, italiano, japonés, chino, coreano, checo, etc.)

Gráficos – Podrías solicitar crear gráficos a partir de los resultados - gráfico de barras, gráfico circular, gráfico de líneas y otros.

Ejecutar consultas SQL - seguridad ante todo

El chat de base de datos podría ejecutar consultas SQL para obtener los datos necesarios para responder tus preguntas. Hay varios modos de funcionamiento de esta función:

• Preguntar antes de ejecutar SQL (predeterminado) - DbGate te preguntará antes de cada consulta que deba ejecutarse.

• Ejecutar SQL automáticamente - DbGate verificará y luego ejecutará consultas sin confirmación. Antes de ejecutar, DbGate verifica esta consulta, y si no es una consulta SELECT pura, requiere tu confirmación.

• Nunca ejecutar, solo sugerir SQL - el chat te mostrará la consulta, podrías abrirla en una nueva pestaña SQL y ejecutarla por tu cuenta. En este modelo, no se envían datos de tu base de datos a LLM, por lo que el chat no podría generar respuestas a partir de tus datos.

Procesamiento de errores

Los modelos LLM no son ideales, por lo que a veces sugieren consultas que no son válidas o no funcionan. En este caso, DbGate muestra un error, y este error también se envía a LLM como resultado de la consulta. En la mayoría de los casos, LLM podría analizar automáticamente el mensaje de error y sugerir una nueva consulta correcta.

Usar el chat como consultor

El chat de base de datos también podría trabajar con definiciones de tus procedimientos almacenados y vistas. Así podrías hacer preguntas como:

• Explicar el procedimiento proc_ImportProjectFromHelios
• ¿Qué procedimiento se utiliza para importar en la tabla Project?
• ¿Qué tablas son afectadas por el procedimiento proc_ImportUsersFromAD?

DbGate también te muestra qué vistas y procedimientos almacenados fueron analizados para responder a tu pregunta.

Asistente de IA para SQL

Podrías usar el chat de base de datos como asistente de IA para SQL, para ayudarte a escribir consultas SQL. Solo haz preguntas como:

• Escribir consulta SQL para los 10 principales clientes por ventas

También podrías hacer clic en el botón “Explicar” cerca del mensaje de error, para explicar el error desde la IA.

Modelos LLM utilizados

Usamos modelos OpenAI GPT (actualmente, puedes elegir entre GPT-4o mini y GPT-4.1 mini), planeamos soportar más modelos en el futuro.

El Chat de Base de Datos está disponible para todos los usuarios Premium y Team Premium, solo comienza a chatear, no se necesitan claves API u otra configuración.

DbGate utiliza su puerta de enlace de IA, que reenvía solicitudes a la API de OpenAI.