File size: 15,747 Bytes
8871df9 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 | """Streamlit-интерфейс утилиты Ru2SQL.
Запуск:
streamlit run streamlit_app.py
Что умеет:
- Подключиться к любой SQLite/PostgreSQL/MySQL базе данных
- Загрузить бизнес-словарь компании из YAML-файла или редактировать прямо в браузере
- Принять вопрос на русском → сгенерировать SQL → выполнить → показать результат
- Хранить историю запросов в текущей сессии
"""
from __future__ import annotations
import sys
import time
from pathlib import Path
import streamlit as st
# Путь к src/
ROOT = Path(__file__).resolve().parent
sys.path.insert(0, str(ROOT))
# ──────────────────────────────────────────────
# Конфигурация страницы
# ──────────────────────────────────────────────
st.set_page_config(
page_title="Ru2SQL — Natural Language → SQL",
page_icon="🗄️",
layout="wide",
initial_sidebar_state="expanded",
)
# ──────────────────────────────────────────────
# CSS
# ──────────────────────────────────────────────
st.markdown("""
<style>
.sql-box {
background: #1e1e2e;
color: #cdd6f4;
font-family: 'Courier New', monospace;
font-size: 14px;
padding: 16px;
border-radius: 8px;
border-left: 4px solid #89b4fa;
white-space: pre-wrap;
margin: 8px 0;
}
.metric-card {
background: #313244;
padding: 12px 16px;
border-radius: 8px;
text-align: center;
}
.status-ok { color: #a6e3a1; font-weight: bold; }
.status-err { color: #f38ba8; font-weight: bold; }
.history-item {
border-left: 3px solid #89b4fa;
padding: 8px 12px;
margin: 6px 0;
background: #1e1e2e;
border-radius: 0 6px 6px 0;
}
</style>
""", unsafe_allow_html=True)
# ──────────────────────────────────────────────
# Session state
# ──────────────────────────────────────────────
def _default_vocab_yaml() -> str:
example = ROOT / "configs" / "example_vocabulary.yaml"
if example.exists():
return example.read_text(encoding="utf-8")
return (
"company: Моя компания\n\n"
"terms:\n"
" выручка: SUM(orders.amount) WHERE status = 'paid'\n\n"
"filters:\n"
" только_оплаченные: orders.status = 'paid'\n\n"
"notes: []\n"
)
def _init_state():
defaults = {
"history": [],
"model_loaded": False,
"engine": None,
"db_connector": None,
"db_executor": None,
"vocabulary": None,
"db_connection_string": "",
"vocab_yaml": _default_vocab_yaml(),
}
for k, v in defaults.items():
if k not in st.session_state:
st.session_state[k] = v
_init_state()
# ──────────────────────────────────────────────
# Вспомогательные функции
# ──────────────────────────────────────────────
@st.cache_resource(show_spinner="Загружаю модель… (~30 с на первый раз)")
def _load_engine():
from src.models.inference import InferenceEngine
engine = InferenceEngine()
engine.load()
return engine
def _connect_db(cs: str):
from src.db.connector import DbConnector
from src.db.executor import SqlExecutor
connector = DbConnector(cs)
executor = SqlExecutor(cs)
return connector, executor
def _load_vocab_from_yaml(yaml_text: str):
import tempfile
from src.business.vocabulary import BusinessVocabulary
tmp = Path(tempfile.mktemp(suffix=".yaml"))
tmp.write_text(yaml_text, encoding="utf-8")
vocab = BusinessVocabulary.from_yaml(tmp)
tmp.unlink(missing_ok=True)
return vocab
# ──────────────────────────────────────────────
# Боковая панель
# ──────────────────────────────────────────────
with st.sidebar:
st.title("⚙️ Настройки")
# ── Модель — загружается автоматически при старте ──
st.subheader("🤖 Модель")
if not st.session_state.model_loaded:
with st.spinner("Загружаю модель…"):
try:
st.session_state.engine = _load_engine()
st.session_state.model_loaded = True
except Exception as e:
st.error(f"Ошибка загрузки модели: {e}")
if st.session_state.model_loaded:
st.markdown('<span class="status-ok">✅ Модель готова</span>', unsafe_allow_html=True)
else:
st.markdown('<span class="status-err">⚠️ Модель не загружена</span>', unsafe_allow_html=True)
st.divider()
# ── База данных ──
st.subheader("🗄️ База данных")
db_type = st.radio("Тип подключения", ["SQLite файл", "Строка подключения"],
horizontal=True)
if db_type == "SQLite файл":
uploaded = st.file_uploader("Загрузить .sqlite файл", type=["sqlite", "db"])
use_demo = st.checkbox("Использовать демо-базу", value=True)
if use_demo:
demo_path = ROOT / "data" / "demo" / "sales.sqlite"
cs = str(demo_path)
elif uploaded:
import tempfile
tmp_db = Path(tempfile.mktemp(suffix=".sqlite"))
tmp_db.write_bytes(uploaded.read())
cs = str(tmp_db)
else:
cs = ""
else:
cs = st.text_input(
"Строка подключения",
placeholder="postgresql://user:pass@localhost/mydb",
value=st.session_state.db_connection_string,
)
if cs and st.button("Подключиться к БД", use_container_width=True):
try:
connector, executor = _connect_db(cs)
tables = connector.list_tables()
st.session_state.db_connector = connector
st.session_state.db_executor = executor
st.session_state.db_connection_string = cs
st.success(f"Подключено! Таблиц: {len(tables)}")
except Exception as e:
st.error(f"Ошибка подключения: {e}")
if st.session_state.db_connector:
tables = st.session_state.db_connector.list_tables()
st.markdown('<span class="status-ok">✅ БД подключена</span>', unsafe_allow_html=True)
with st.expander("Таблицы"):
for t in tables:
st.code(t)
st.divider()
# ── Бизнес-словарь ──
st.subheader("📖 Бизнес-словарь")
vocab_yaml = st.text_area(
"YAML-конфигурация",
value=st.session_state.vocab_yaml,
height=260,
help="Определите термины вашей компании — модель будет их учитывать при генерации SQL",
)
st.session_state.vocab_yaml = vocab_yaml
if st.button("Применить словарь", use_container_width=True):
try:
st.session_state.vocabulary = _load_vocab_from_yaml(vocab_yaml)
st.success("Словарь применён!")
except Exception as e:
st.error(f"Ошибка в YAML: {e}")
if st.session_state.vocabulary:
v = st.session_state.vocabulary
st.markdown(f'<span class="status-ok">✅ Словарь: {v.company or "загружен"}</span>',
unsafe_allow_html=True)
terms_count = len(v.terms)
if terms_count:
st.caption(f"{terms_count} терминов определено")
# ──────────────────────────────────────────────
# Основная область
# ──────────────────────────────────────────────
st.title("🗄️ Ru2SQL — Бизнес-аналитика на русском языке")
st.caption("Задайте вопрос на русском → получите SQL и данные из вашей базы")
tab_query, tab_schema, tab_history = st.tabs(["💬 Запрос", "📐 Схема БД", "🕓 История"])
# ──────────── Вкладка: Запрос ────────────
with tab_query:
ready = st.session_state.model_loaded and st.session_state.db_connector is not None
if not ready:
cols = st.columns(2)
with cols[0]:
if not st.session_state.model_loaded:
st.warning("⚠️ Загрузите модель в левой панели")
with cols[1]:
if st.session_state.db_connector is None:
st.warning("⚠️ Подключитесь к базе данных в левой панели")
question = st.text_area(
"Ваш вопрос",
placeholder="Например: Какая выручка за январь этого года?",
height=100,
disabled=not ready,
)
col_btn, col_hint = st.columns([1, 4])
with col_btn:
run_btn = st.button("▶ Выполнить", type="primary",
disabled=not ready or not question.strip(),
use_container_width=True)
with col_hint:
if ready:
st.caption("Модель сгенерирует SQL и выполнит его на вашей БД")
# Быстрые примеры
if st.session_state.db_connection_string and "sales" in st.session_state.db_connection_string:
st.caption("💡 Попробуйте:")
example_cols = st.columns(3)
examples = [
"Какая выручка за 2026 год?",
"Топ-5 клиентов по сумме заказов",
"Сколько заказов по каждому менеджеру?",
]
for i, ex in enumerate(examples):
with example_cols[i]:
if st.button(ex, key=f"ex_{i}", use_container_width=True):
question = ex
run_btn = True
if run_btn and question.strip():
engine = st.session_state.engine
connector = st.session_state.db_connector
executor = st.session_state.db_executor
vocab = st.session_state.vocabulary
# Обогащаем вопрос бизнес-словарём
enriched_question = vocab.enrich_prompt(question) if vocab else question
# Получаем схему
schema = connector.render_schema(include_samples=True)
with st.spinner("Генерирую SQL…"):
t0 = time.time()
result = engine.generate(schema, enriched_question)
gen_time = time.time() - t0
st.subheader("Сгенерированный SQL")
st.markdown(f'<div class="sql-box">{result.sql}</div>', unsafe_allow_html=True)
col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric("Время генерации", f"{gen_time:.1f} с")
# Выполняем SQL
if result.sql.strip():
with st.spinner("Выполняю запрос…"):
qr = executor.run(result.sql)
if qr.success:
col2.metric("Строк в результате", qr.row_count)
st.subheader("Результат")
if qr.rows:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(qr.rows, columns=qr.columns)
st.dataframe(df, use_container_width=True)
else:
st.info("Запрос выполнен успешно, результат пустой")
else:
col2.error("Ошибка выполнения")
st.error(f"SQL ошибка: {qr.error}")
# Добавляем в историю
st.session_state.history.append({
"question": question,
"sql": result.sql,
"success": qr.success if result.sql.strip() else False,
"rows": qr.row_count if result.sql.strip() and qr.success else 0,
"time": gen_time,
})
# ──────────── Вкладка: Схема БД ────────────
with tab_schema:
if st.session_state.db_connector is None:
st.info("Подключитесь к базе данных в левой панели")
else:
connector = st.session_state.db_connector
st.subheader("Структура базы данных")
show_samples = st.toggle("Показывать примеры строк", value=True)
schema_text = connector.render_schema(include_samples=show_samples)
for table in connector.get_schema(include_samples=show_samples):
with st.expander(f"📋 {table.name} ({len(table.columns)} колонок)"):
st.code(table.to_ddl(), language="sql")
if show_samples and table.sample_rows:
import pandas as pd
cols = [c.name for c in table.columns]
st.caption("Примеры строк:")
st.dataframe(
pd.DataFrame(table.sample_rows, columns=cols),
use_container_width=True,
)
# ──────────── Вкладка: История ────────────
with tab_history:
history = st.session_state.history
if not history:
st.info("История запросов пуста. Задайте первый вопрос на вкладке «Запрос».")
else:
st.subheader(f"История запросов ({len(history)})")
if st.button("Очистить историю"):
st.session_state.history = []
st.rerun()
for i, item in enumerate(reversed(history)):
status = "✅" if item["success"] else "❌"
with st.expander(f"{status} {item['question']}", expanded=(i == 0)):
st.markdown(f'<div class="sql-box">{item["sql"]}</div>', unsafe_allow_html=True)
cols = st.columns(3)
cols[0].metric("Время генерации", f"{item['time']:.1f} с")
cols[1].metric("Строк", item["rows"])
cols[2].metric("Статус", "OK" if item["success"] else "Ошибка")
|