text_to_sql_pipeline.py

Natürliche Sprache → SQL-Abfrage gegen die eigene Datenbank, ausgeführt mit lokalem Modell.

So nutzt du es

Anleitung lesen, Befehle ins Terminal kopieren. Ollama gibt es für macOS, Windows und Linux — Installation von ollama.com.

Im Detail

text_to_sql_pipeline.py ist eine Open-WebUI-Pipeline, die Chat-Anfragen in natürlicher Sprache in SQL-Statements übersetzt und direkt gegen eine angeschlossene Datenbank ausführt – das Ergebnis kommt als Tabelle oder Text zurück in den Chat. Der Clou: Die Übersetzung läuft komplett lokal über ein Ollama- oder llama.cpp-Modell, es geht also kein Schema und keine Zeile Daten an einen Cloud-Anbieter. Das lohnt sich für Teams, die interne Datenbanken abfragbar machen wollen, ohne Compliance-Bedenken. Wichtig: Kleinere lokale Modelle erzeugen bei komplexen Joins oder mehrdeutigen Fragen öfter fehlerhaftes SQL als GPT-4-Klasse-Modelle – generierte Queries vor der Ausführung auf Produktivdaten immer gegenlesen, idealerweise mit Read-only-DB-User.

Praxis-Tipp

Starte mit einfachen Fragen wie ‘Zeig mir die 10 umsatzstärksten Kunden im letzten Quartal’ und verbinde die Pipeline nur mit einem Read-only-DB-Zugang, um versehentliche Schreibzugriffe auszuschließen.

Siehe auch

• ollama_pipeline.py
• llama_cpp_pipeline.py
• llamaindex_ollama_pipeline.py

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: open-webui/pipelines

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