Projekti

Tämä projekti on AI-avustaja, joka kääntää luonnollista kieltä SQL-kyselyiksi ja RAG-pohjaisiksi vastauksiksi kuvitteelliselle vaateverkkosovellukselle. Toisin kuin vedä ja pudota -AI-työkalut, tämä projekti on kehitetty alusta alkaen käyttäen Pythonia, LangChainia ja NeonDB:tä.

Ominaisuudet

• Luonnollisen kielen käsittely: Muuntaa käyttäjän kyselyt SQL-lauseiksi ja RAG-pohjaisiksi vastauksiksi
• Roolipohjainen pääsy: Tavalliset käyttäjät vuorovaikuttavat RAG:n kanssa kysymys-vastaus -tilanteissa, kun taas ylläpitäjät voivat suorittaa SQL-kyselyitä tiukkojen turvallisuusmääräysten alaisena
• Turvallinen SQL-suoritus: DML-toiminnot (INSERT, UPDATE, DELETE) on estetty tietojen muokkaamisen estämiseksi
• JWT-todennus: API-reitit on suojattu käyttämällä JWT-tokeneita varmistaakseen turvallisen pääsyn
• AWS-julkaisu: Järjestelmä on julkaistu AWS:ssä käyttäen Route 53:ta DNS-hallintaan, sovelluskuormantasaajaa SSL-terminointiin, EC2-integraatioita, jotka ajavat Docker-kontteja, ja Nginx-käänteistä proxyä HTTPS-liikenteen käsittelemiseksi (Sovellus oli lyhyesti julkaistu)

Teknologiat

• Python: Ydin kieli taustajärjestelmän toteutuksessa
• LangChain: Kehys, jota käytetään AI-pohjaiseen kyselykäsittelyyn
• NeonDB: Palvelimeton PostgreSQL-tietokanta rakenteellisten kyselyjen käsittelyyn
• Next.js: Etupään käyttöliittymä on rakennettu Next.js:llä interaktiivista käyttäjäkokemusta varten
• Docker: Sovellus on kontitettu Dockerin avulla helpompaa julkaisemista varten
• AWS: Infrastruktuuriin kuuluu Route 53, ALB, EC2 ja Nginx pilvipalvelujulkaisuun
• JWT-todennus: Varmistaa turvallisen API-viestinnän ja käyttäjäroolien validoinnin

Keskeiset oppimiset

Tämä projekti tarjosi näkemyksiä LangChainin joustavuudesta mukautettujen AI-agenttien rakentamisessa, roolipohjaisen turvallisuuden toteuttamisen tärkeydestä SQL-ominaisuuksia paljastettaessa sekä Dockerin ja AWS:n käytön eduista skaalautuvissa julkaisuissa.

Linkit

• chat-with-db