Dbchat zum ersten Mal in VSCODE - Teil 9 arbeiten lassen

dbchat: Eine natürliche Sprachschnittstelle für die Datenbankxploration (Teil 9)

Dieses Tutorial setzt die Entwicklung von DBChat fort, ein Tool, das KI -Chat nutzt, um mit Datenbanken zu interagieren. Frühere Raten umfassten Setup, Datenbankverbindung und grundlegende Abfragebehandlung. Dieser Teil konzentriert sich auf die Verfeinerung des LSP-Kommunikations- und Reaktionsabgangs für ein robusteres und benutzerfreundlicheres Erlebnis.

Siehe frühere Beiträge für mehr Kontext:

1. DBChat erstellen - Erforschen und entwickeln Sie Ihren DB mit einfachem Chat (Teil 1)
2. dbchat: Eine Spielzeugrepla in Golang (Teil 2)
3. dbchat Teil 3 - Datenbanken konfigurieren, verbinden und Dump
4. Chat mit Ihrem DB über DBchat & Gemini (Teil 4)
5. Das Sprachserverprotokoll - Erstellen von DBchat (Teil 5)
6. DBCHAT VSCODE -Erweiterung - Ping -Pong mit LSP -Backend (Teil 6)
machen
7. eine VSCODE -Erweiterungs -UI für dbchat (Teil 7)
starten
TOML -Konfiguration aus VSCODE -Erweiterung verwalten - dbchat Teil 8

Visualisieren der Funktionalität von DBchat

Hier ist ein Blick auf dbchat in Aktion:

Die erste Ansicht enthält eine saubere Schnittstelle für die Datenbankauswahl. Sobald eine Datenbank ausgewählt ist:

Ein Chat -Fenster öffnet sich und ermöglicht Abfragen für natürliche Sprache. Zum Beispiel eine einfache Anfrage wie:

... Gibt eine ordentlich formatierte Ergebnistabelle zurück. Dies zeigt die Wirksamkeit des Systems bei der Verarbeitung und Präsentation von Daten.

Tauchgang in die Codeverbesserungen von dbchat

Diese Iteration konzentriert sich auf die Verbesserung der LSP -Kommunikationsschicht:

1. Konfiguration und Initialisierung:

utils.LoadConfig() Die Anwendung beginnt mit dem Laden von Konfigurationseinstellungen (Datenbankverbindungsdetails usw.) aus einer TOML -Datei mit der Funktion queryHandler. Es wird ein DBChatHandler erstellt, das für die Interpretation und Ausführung von Benutzeranfragen verantwortlich ist und einen angegebenen LLM -Schlüssel (z. B. Gemini) nutzt. Schließlich orchestriert ein

diese Komponenten und verwaltet die Datenbankverbindung.

config, err := utils.LoadConfig()
if err != nil {
    log.Printf("Warning: Config load failed: %v", err)
    config = &utils.Config{Connections: make(map[string]string)}
}

queryHandler, err := query.NewHandler(config.LLM.GeminiKey)
if err != nil {
    log.Printf("Warning: Query handler creation failed: %v", err)
}

handler := &DBChatHandler{
    config:       config,
    queryHandler: queryHandler,
}

2. Verbesserte LSP -Kommunikation:

Content-Length Der Kern der Anwendung ist eine Schleife, die kontinuierlich nach Nachrichten vom LSP -Client hört. Es liest Nachrichten und behandelt den json.Unmarshal() -Header sorgfältig, um den vollständigen Datenempfang sicherzustellen. Die rohe Nachricht wird dann mit

in eine strukturierte JSON-RPC-Nachricht analysiert.

for {
    // Read Content-Length header and message body
    // ... (code for reading header and body) ...

    var msg JSONRPCMessage
    if err := json.Unmarshal(body, &msg); err != nil {
        // ... (handle unmarshaling error) ...
    }
    // ... (process message) ...
}

3. Anfrage zur Handhabung und Antwortgenerierung:

<🎜>

Die Anwendung unterscheidet zwischen verschiedenen Anforderungsmethoden:

• "ping": reagiert mit "pong".
• "chat": extrahiert die Nachricht des Benutzers, verarbeitet sie mit handler.Eval() und konstruiert eine JSON-RPC-Antwort, die die Ergebnisse enthält. Die Fehlerbehandlung wird implementiert, um potenzielle Probleme während der Abfrageverarbeitung zu verwalten.

config, err := utils.LoadConfig()
if err != nil {
    log.Printf("Warning: Config load failed: %v", err)
    config = &utils.Config{Connections: make(map[string]string)}
}

queryHandler, err := query.NewHandler(config.LLM.GeminiKey)
if err != nil {
    log.Printf("Warning: Query handler creation failed: %v", err)
}

handler := &DBChatHandler{
    config:       config,
    queryHandler: queryHandler,
}

4. Robustes Format zur Handhabungs- und Antwortformatierung:

Der Code enthält eine umfassende Fehlerbehandlung während des gesamten Prozesses, um den Client anmutiger Fehler und informative Fehlermeldungen zu gewährleisten. Die Antworten sind nach der JSON-RPC-Spezifikation akribisch formatiert, bevor sie an den LSP-Client zurückgeschickt werden.

Schlussfolgerung

Diese verbesserte Version von DBChat zeigt eine verbesserte Stabilität und Fehlerbehandlung und bietet eine zuverlässigere und benutzerfreundlichere Erfahrung für die Interaktion mit Datenbanken über natürliche Sprachanfragen. Zukünftige Verbesserungen können komplexere Analyse und Ergebnisformatierung von Abfragen umfassen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDbchat zum ersten Mal in VSCODE - Teil 9 arbeiten lassen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!