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[Feat] Schema-aware enhancement for SQL Agent generation

Aperta
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#666 2 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
sql
Ambito
ai, databases

Direzione di ricerca

L’issue riguarda una domanda sulla futura generazione di SQL consapevole dello schema nell’AI-Powered API Testing Agent, ma non indica file, test o punti di ingresso. Inizia mappando l’architettura dell’agente e il flusso attuale di natural-language-to-SQL. Per considerarla completata servirebbero un design concordato e un miglioramento dimostrato nella generazione di SQL, ma questa issue non li definisce ancora.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement

Hi @LinuxSuRen,

I'm currently exploring the AI-Powered API Testing Agent projects in OSPP, and I find the idea of using an AI agent to convert natural language into SQL really awesome!!! I believe it could greatly help non-technical users interact with data more naturally. (As a student, I often feel quite overwhelmed when working with complex or large datasets, and it can be really challenging...)

While reading through the project goals and thinking from a user perspective, I wondered:

Would it make sense to enrich the agent's SQL generation with some form of schema-awareness?

For example, if a user types:
"Show me all disabled accounts"

But the database schema has a field like status = 'deactivated' or is_active = false, a naive prompt-to-SQL conversion might not catch that. In this case, a retrieval step — even something lightweight like schema inspection or doc-based enrichment — might help improve both accuracy and robustness.

I'm still trying to understand the current architecture better, so this is more of a question than a suggestion. But I'd love to know:

Has this direction been considered before?Would you be open to exploring something like this in the future?

If this is a valuable direction, I'd be very interested in trying to contribute something along these lines after understanding the system more clearly.

Thanks again for your awesome work on this project! I’m really enjoying digging into it.

Lingua principale
Go
Stelle
369
Fork
67
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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