Mendapatkan DBChat bekerja untuk pertama kalinya di VSCODE - Bahagian 9

dbchat: antara muka bahasa semulajadi untuk penerokaan pangkalan data (Bahagian 9)

Tutorial ini meneruskan perkembangan DBChat, alat yang memanfaatkan sembang AI untuk berinteraksi dengan pangkalan data. Ansuran sebelumnya yang dilindungi persediaan, sambungan pangkalan data, dan pengendalian pertanyaan asas. Bahagian ini memberi tumpuan kepada penapisan komunikasi dan pengendalian tindak balas LSP untuk pengalaman yang lebih mantap dan mesra pengguna.

Lihat catatan sebelumnya untuk konteks lebih lanjut:

1. Membina DBChat - meneroka dan mengembangkan db anda dengan sembang mudah (Bahagian 1)
2. dbchat: Mendapatkan reples mainan yang pergi di Golang (Bahagian 2)
3. DBChat Bahagian 3 - Konfigurasi, Connect & Dump pangkalan data
4. berbual dengan DB anda melalui DBChat & Gemini (Bahagian 4)
5. Protokol Pelayan Bahasa - Bangunan DBChat (Bahagian 5)
6. Membuat DBChat VSCode Extension - Ping Pong dengan backend LSP (Bahagian 6)
7. Memulakan UI Extension VSCode untuk DBChat (Bahagian 7)
8. Menguruskan konfigurasi TOML dari sambungan vscode - DBChat Bahagian 8

Menggambarkan fungsi DBChat

inilah sekilas dbchat dalam tindakan:

Paparan awal membentangkan antara muka yang bersih untuk pemilihan pangkalan data. Sebaik sahaja pangkalan data dipilih:

Tetingkap sembang dibuka, membolehkan pertanyaan bahasa semulajadi. Sebagai contoh, permintaan mudah seperti:

... Mengembalikan jadual keputusan yang diformat dengan kemas. Ini menunjukkan keberkesanan sistem dalam memproses dan menyampaikan data.

menyelam mendalam ke dalam peningkatan kod dbchat

lelaran ini memberi tumpuan kepada peningkatan lapisan komunikasi LSP:

1. Konfigurasi dan Inisialisasi:

Aplikasi ini bermula dengan memuatkan tetapan konfigurasi (butiran sambungan pangkalan data, dan lain -lain) dari fail TOML menggunakan fungsi . A

dicipta, bertanggungjawab untuk menafsirkan dan melaksanakan pertanyaan pengguna, memanfaatkan kunci LLM yang ditentukan (mis., Gemini). Akhirnya,

mengendalikan komponen -komponen ini dan menguruskan sambungan pangkalan data. utils.LoadConfig() queryHandler DBChatHandler

2. Komunikasi LSP yang dipertingkatkan:

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,
}

Teras aplikasi adalah gelung yang terus mendengar mesej dari klien LSP. Ia membaca mesej, dengan teliti mengendalikan header untuk memastikan penerimaan data lengkap. Mesej mentah kemudiannya dihuraikan ke dalam mesej JSON-RPC berstruktur menggunakan

.

Content-Length json.Unmarshal()

3. Permintaan pengendalian dan penjanaan tindak balas:

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) ...
}

Aplikasi membezakan antara pelbagai kaedah permintaan:

• "ping": bertindak balas dengan "pong".
• "chat": Ekstrak mesej pengguna, memprosesnya menggunakan handler.Eval(), dan membina respons JSON-RPC yang mengandungi hasilnya. Pengendalian ralat dilaksanakan untuk menguruskan isu -isu yang berpotensi semasa pemprosesan pertanyaan.

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. Pengendalian ralat yang teguh dan pemformatan tindak balas:

Kod ini menggabungkan pengendalian ralat yang komprehensif sepanjang proses, memastikan kegagalan anggun dan mesej ralat bermaklumat kepada pelanggan. Tanggapan secara teliti diformat mengikut spesifikasi JSON-RPC sebelum dihantar kembali kepada klien LSP.

Kesimpulan

versi DBChat yang lebih baik ini menunjukkan kestabilan dan pengendalian kesilapan yang dipertingkatkan, memberikan pengalaman yang lebih dipercayai dan mesra pengguna untuk berinteraksi dengan pangkalan data melalui pertanyaan bahasa semulajadi. Penambahbaikan masa depan mungkin termasuk parsing pertanyaan yang lebih canggih dan pemformatan hasil.

Atas ialah kandungan terperinci Mendapatkan DBChat bekerja untuk pertama kalinya di VSCODE - Bahagian 9. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!