DBCHAT:データベース探索のための自然言語インターフェイス(パート9)
このチュートリアルは、データベースと対話するためのAIチャットを活用するツールであるDBChatの開発を継続しています。 以前の分割払いでは、セットアップ、データベース接続、および基本的なクエリ処理をカバーしました。この部分は、より堅牢でユーザーフレンドリーな体験のために、LSP通信と応答の取り扱いを改善することに焦点を当てています。詳細については、以前の投稿を参照してください:
dbchatの構築 - 簡単なチャットでDBを探索して進化させます(パート1)
最初のビューは、データベースの選択のためのクリーンなインターフェイスを示しています。 データベースが選択されたら:
チャットウィンドウが開き、自然言語クエリが可能になります。 たとえば、次のような簡単なリクエスト:
...きちんとフォーマットされた結果の表を返します。 これは、データの処理と提示におけるシステムの有効性を示しています。
dbchatのコード拡張に深く潜ります この反復は、LSP通信レイヤーの改善に焦点を当てています:
1。構成と初期化:
アプリケーションは、関数を使用してTOMLファイルから構成設定(データベース接続の詳細など)をロードすることから始まります。 a は作成され、ユーザークエリの解釈と実行を担当し、指定されたLLMキー(Geminiなど)を活用します。 最後に、a
これらのコンポーネントを調整し、データベース接続を管理します。
utils.LoadConfig()
queryHandler
2。強化されたLSP通信:DBChatHandler
<code class="language-go">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, }</code>
ヘッダーを注意深く処理します。 生のメッセージは、。
3。リクエスト処理と応答の生成:Content-Length
json.Unmarshal()
アプリケーションは、さまざまなリクエスト方法を区別します:
"ping"
:"pong"
。"chat"
:ユーザーのメッセージを抽出し、handler.Eval()
を使用して処理し、結果を含むJSON-RPC応答を構築します。 クエリ処理中に潜在的な問題を管理するためにエラー処理が実装されています。
<code class="language-go">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, }</code>
4。堅牢なエラー処理と応答のフォーマット:
コードには、プロセス全体に包括的なエラー処理が組み込まれ、クライアントに優雅な障害と有益なエラーメッセージが確保されます。 応答は、LSPクライアントに返送される前に、JSON-RPC仕様に従って細心の注意を払ってフォーマットされています。結論
以上がdbchatをvscodeで初めて動作させる-9パート9の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。