SQL Sorgulama Asistanı 🤖

Bu proje, doğal dil sorguları kullanarak SQL sorgularını otomatik olarak oluşturan ve veritabanında çalıştıran bir asistan uygulamasıdır.

🌟 Özellikler

• Doğal dil sorguları SQL'e dönüştürme
• Otomatik SQL sorgu optimizasyonu ve doğrulama
• Etkileşimli Streamlit arayüzü
• Çoklu LLM desteği (Ollama ve OpenAI)
• Otomatik veri görselleştirme
• Akıllı hata düzeltme ve geri bildirim

🛠️ Kurulum

Yerel Kurulum

1. Projeyi klonlayın:

git clone https://github.com/akatakan/Text2SQL-Agent-using-Langgraph
cd Text2SQL-Agent-using-Langgraph

2. Sanal ortam oluşturun ve etkinleştirin:

python -m venv .venv
# Windows için:
.\.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac için:
source .venv/bin/activate

3. Gerekli paketleri yükleyin:

pip install -r requirements.txt

4. .env dosyasını yapılandırın:

DATABASE_URL="db-path"
LLM_MODEL="llama3.1:latest"
LLM_TEMPERATURE=0.1
USE_OLLAMA=true
USE_OPENAI=false

Docker ile Kurulum

1. Docker imajını oluşturun:

docker build -t sql-assistant .

2. Konteyner'ı çalıştırın:

docker run -d \
  -p 8501:8501 \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  --env-file .env \
  --name sql-assistant \
  sql-assistant

🚀 Kullanım

Yerel Kullanım

1. Streamlit uygulamasını başlatın:

streamlit run app.py

2. Tarayıcınızda http://localhost:8501 adresine gidin
3. Yan menüden LLM ayarlarını yapılandırın
4. Doğal dil ile sorgunuzu yazın ve "Sorguyu Çalıştır" butonuna tıklayın

Docker ile Kullanım

1. Tarayıcınızda http://localhost:8501 adresine gidin
2. Yan menüden LLM ayarlarını yapılandırın
3. Doğal dil ile sorgunuzu yazın ve "Sorguyu Çalıştır" butonuna tıklayın

📊 Örnek Sorgular

• "Show me the total number of employees for each level"
• "What is the average salary by department?"
• "Show me the highest paid employees in each department"

🧪 Testler

Testleri çalıştırmak için:

pytest tests/

🏗️ Proje Yapısı

.
├── src/
│   ├── analysis/        # Analiz ve mantıksal işlemler
│   ├── core/           # Temel modeller ve konfigürasyon
│   ├── database/       # Veritabanı işlemleri
│   ├── sql/           # SQL işlemleri
│   └── utils/         # Yardımcı fonksiyonlar
├── tests/             # Test dosyaları
├── app.py            # Streamlit arayüzü
├── Dockerfile        # Docker yapılandırması
└── requirements.txt  # Bağımlılıklar

🔧 Teknik Detaylar

• LangChain: LLM entegrasyonu için
• Streamlit: Web arayüzü için
• SQLAlchemy: Veritabanı işlemleri için
• Pandas: Veri manipülasyonu için
• Pytest: Test otomasyonu için
• Docker: Konteynerizasyon için

📝 Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır.