Chat de base de données

Le chat de base de données est un chatbot alimenté par l’IA, qui connaît tout sur votre base de données. Il comprend à la fois le schéma et les données de la base de données. Avec votre permission explicite, il peut même exécuter des requêtes SQL pour récupérer des données.

Concepts de base

Conversation naturelle – posez des questions dans n’importe quelle langue naturelle et obtenez des réponses instantanées ou des requêtes SQL prêtes à être exécutées.

Intelligence contextuelle – le modèle comprend le schéma de votre base de données et les données en direct, permettant des suggestions précises pour les jointures, les filtres et les agrégations.

Flux de travail itératif – examinez les résultats et apportez des modifications avec des commandes simples comme “ajouter un filtre de date” ou “grouper par client” - la requête se met à jour instantanément.

Vous gardez le contrôle – les requêtes SQL ne sont exécutées qu’avec votre approbation explicite.

Utilisez n’importe quelle langue, prise en charge par OpenAI (presque toutes les langues - anglais, français, allemand, espagnol, portugais, italien, japonais, chinois, coréen, tchèque, etc.)

Graphiques – Vous pouvez demander à créer un graphique à partir des résultats - graphique à barres, graphique circulaire, graphique linéaire et autres.

Exécuter des requêtes SQL - sécurité avant tout

Le chat de base de données peut exécuter des requêtes SQL pour obtenir les données nécessaires à la réponse à vos questions. Il existe plusieurs modes de fonctionnement de cette fonctionnalité :

Demander avant d’exécuter SQL (par défaut) - DbGate vous demandera avant chaque requête qui doit être exécutée.
Exécuter SQL automatiquement - DbGate vérifiera puis exécutera les requêtes sans confirmation. Avant l’exécution, DbGate vérifie cette requête, et si ce n’est pas une requête SELECT pure, il nécessite votre confirmation.
Ne jamais exécuter, seulement suggérer SQL - le chat vous montrera la requête, vous pourrez l’ouvrir dans un nouvel onglet SQL et l’exécuter vous-même. Dans ce modèle, aucune donnée de votre base de données n’est envoyée à LLM, donc le chat ne peut pas générer de réponses à partir de vos données.

Traitement des erreurs

Les modèles LLM ne sont pas parfaits, ils suggèrent parfois une requête qui n’est pas valide ou ne fonctionne pas. Dans ce cas, DbGate affiche une erreur, et cette erreur est également envoyée à LLM comme résultat de la requête. Dans la plupart des cas, LLM peut analyser automatiquement le message d’erreur et suggérer une nouvelle requête correcte.

Utiliser le chat comme consultant

Le chat de base de données peut également fonctionner avec les définitions de vos procédures stockées et vues. Vous pouvez donc poser des questions comme :

Expliquer la procédure proc_ImportProjectFromHelios
Quelle procédure est utilisée pour importer dans la table Project
Quelles tables sont affectées par la procédure proc_ImportUsersFromAD

DbGate vous montre également quelles vues et procédures stockées ont été analysées pour répondre à votre question.

Assistant SQL AI

Vous pouvez utiliser le chat de base de données comme assistant SQL AI, pour vous aider à écrire des requêtes SQL. Posez simplement des questions comme :

Écrire une requête SQL pour les 10 meilleurs clients par ventes

Vous pouvez également cliquer sur le bouton “Expliquer” à côté du message d’erreur, pour expliquer l’erreur par l’IA.

Modèles LLM utilisés

Nous utilisons les modèles OpenAI GPT (actuellement, vous pouvez choisir entre GPT-4o mini et GPT-4.1 mini), nous prévoyons de prendre en charge plus de modèles à l’avenir.

Le chat de base de données est disponible pour tous les utilisateurs Premium et Team Premium, commencez simplement à discuter, aucune clé API ou autre configuration n’est nécessaire.

DbGate utilise sa passerelle AI, qui transmet les requêtes à l’API OpenAI.