Natural Language to SQL

Genera consultas SQL a partir de lenguaje natural. Este componente convierte tus preguntas o instrucciones en texto en una sentencia SQL que puedes ejecutar en tu base de datos.

¿Cómo funciona?

El componente utiliza la librería LangChain para crear una cadena que convierte el lenguaje natural en SQL. Cuando introduces una pregunta, el componente envía esa pregunta a un modelo de lenguaje (LLM) junto con la información de tu base de datos. El LLM genera una consulta SQL que devuelve los resultados solicitados. Si proporcionas un prompt personalizado, el componente lo usa para guiar al LLM y mejorar la precisión de la consulta.

Entradas

• SQLDatabase: Conecta el componente a la base de datos donde quieres ejecutar la consulta.
• Model: Selecciona el modelo de lenguaje que se usará para generar la consulta SQL.
• Input: Escribe la pregunta o instrucción en lenguaje natural que quieres convertir en SQL.
• Prompt: (Opcional) Proporciona un prompt que contenga {question} para guiar al modelo.
• Top K: Indica cuántos resultados quieres que devuelva cada sentencia SELECT. Por ejemplo, si lo estableces en 5, la consulta incluirá LIMIT 5.

Salidas

• Text: Devuelve un mensaje que contiene la sentencia SQL generada. Puedes usar esta salida para ejecutar la consulta en tu base de datos o para revisarla antes de ejecutarla.

Ejemplo de Uso

1. Conecta el componente a tu base de datos mediante SQLDatabase.
2. Selecciona el modelo de lenguaje con Model.
3. Escribe en Input:

   Muéstrame las 10 ventas más altas de este año.

4. Deja Prompt vacío o añade un prompt personalizado que incluya {question}.
5. Ajusta Top K a 10.
6. Ejecuta el flujo.
   El componente devolverá algo como: sql SELECT * FROM ventas ORDER BY monto DESC LIMIT 10;

Componentes Relacionados

• Database Connector – Conecta tu dashboard a diferentes tipos de bases de datos.
• LLM Model Selector – Permite elegir entre varios modelos de lenguaje para tareas de generación de texto.
• SQL Query Executor – Ejecuta la consulta SQL generada y muestra los resultados en tu dashboard.

Consejos y Mejores Prácticas

• Escribe preguntas claras y específicas para obtener resultados más precisos.
• Ajusta Top K según la cantidad de datos que necesites; valores muy altos pueden ralentizar la consulta.
• Si usas un prompt personalizado, asegúrate de que incluya {question} para que el componente lo reconozca.
• Revisa la consulta SQL antes de ejecutarla, especialmente si la base de datos contiene datos sensibles.

Consideraciones de Seguridad

• El componente envía tu pregunta y la estructura de la base de datos al modelo de lenguaje; protege la información sensible y utiliza conexiones seguras.
• Si tu base de datos contiene datos confidenciales, considera usar un modelo de lenguaje local o con políticas de privacidad estrictas.
• Limita el acceso al componente a usuarios autorizados para evitar la generación de consultas no autorizadas.