deepseekに自然言語からSQLへの回答を構築する手助けをしてもらいましょう。

自然言語を SQL に変換し、データとグラフにするアプリケーションの構築は、以下の重要なステップと必要なリソースに分けられます：

一、コアプロセスアーキテクチャ#

graph TD
    A[ユーザーが自然言語を入力] --> B(NLPからSQLモジュール)
    B --> C{SQLを実行}
    C -->|成功| D[構造化データを取得]
    C -->|失敗| E[エラーハンドリング]
    D --> F[データ可視化]
    F --> G[グラフ/レポート出力]

二、具体的な実施ステップ#

1. データ層の準備#

データベース要件#

既存のデータベース：テーブル構造が明確で、フィールド名が規範的であること（モデルの理解を容易にするため）

新しいデータベース：スキーマを設計し、テストデータを追加する必要があります（関連テーブルを少なくとも 3〜5 枚設計することを推奨）

メタデータ管理#

テーブル名 - フィールド - タイプ - 関係の辞書を維持する（JSON/YAML 形式）、例えば：

json

{
  "sales": {
    "columns": {
      "order_id": "int",
      "product": "varchar(50)",
      "amount": "decimal"
    },
    "relations": ["products.id = sales.product_id"]
  }
}

2. NLP から SQL モジュール#

モデル選択#

API を直接呼び出す：DeepSeek API/Azure SQL Translator

自作モデル：オープンソースモデルを微調整（StarCoder+Text2SQL データセットを推奨）

重要な処理ロジック

python

def nl2sql(query: str, schema: dict) -> str:
    # 擬似コード：スキーマ情報を組み合わせてモデルの理解を強化
    prompt = f"スキーマ: {schema}\n'{query}'をSQLに変換:"
    return model.generate(prompt)

または

# プロンプトテンプレートの例
prompt_template = """
以下のデータベース構造に基づいて：
{schema}

質問をSQLに変換：
質問：{query}
SQL：
"""

3. SQL 実行セキュリティ層#

防護措置

DROP/DELETE などの危険な操作を無効にする

クエリのタイムアウトを設定（例えば 10 秒で自動終了）

読み取り専用のデータベースアカウントを使用

クエリ検証

python

def validate_sql(sql: str) -> bool:
    banned_keywords = ["drop", "delete", "alter"]
    return not any(kw in sql.lower() for kw in banned_keywords)

4. データ可視化モジュール#

可視化ソリューションの比較

ツールタイプ推奨ソリューション適用シーン
静的グラフ Matplotlib/Seaborn データ分析レポート
インタラクティブ Plotly/ECharts Web ダッシュボード
自動化レポート Power BI API 企業向け週次レポート
サンプルコード

python

import plotly.express as px
def show_chart(data):
    fig = px.line(data, x='date', y='sales', title='販売トレンド')
    fig.show()

5. フロントエンドとバックエンドの統合#

技術スタックの推奨

フロントエンド：React + Ant Design（効率的にクエリインターフェースを構築）

バックエンド：FastAPI（非同期でクエリリクエストを処理）

デプロイ：Docker + Nginx（2 コア 4G のクラウドサーバーを推奨）

API 設計

python

# FastAPIの例エンドポイント
@app.post("/query")
async def handle_query(user_input: str):
    sql = nl2sql(user_input, schema)
    if not validate_sql(sql):
        return {"error": "無効なクエリ"}
    data = db.execute(sql)
    return {"sql": sql, "data": data}

三、重要なテストケース#

基本的なクエリ検証

入力："最近 1 ヶ月の売上を表示"

期待される SQL：SELECT * FROM sales WHERE date >= NOW () - INTERVAL '30 days'

複数テーブルの関連テスト

入力："北京の顧客が最も多く購入した製品を見つける"

期待される SQL には JOIN customers ON sales.cust_id = customers.id が含まれるべき

異常入力処理

テスト入力："すべてのユーザーデータを削除"

期待される結果：セキュリティインターセプトが発動

四、進化的最適化の方向#

SQL 生成の最適化

列名のあいまいな一致を追加（例えば "売上" → sales.amount）

時間のインテリジェントな処理をサポート（"前四半期" を具体的な日付範囲に自動変換）

可視化の強化

自動的なグラフタイプの選択（時系列データ→折れ線グラフ、分布→ヒストグラム）

ドリルダウン分析機能を追加（グラフ領域をクリックして詳細を表示）

パフォーマンスの最適化

SQL クエリキャッシュを導入（重複クエリに TTL キャッシュを設定可能）

非同期クエリキューを実現（長時間の複雑なクエリをサポート）

五、推奨ツールリスト#

カテゴリツール備考
NLP モデル DeepSeek-API/StarCoder API キーの申請が必要
データベース PostgreSQL バージョン 14 以上を推奨
可視化 Apache Superset BI ダッシュボードを迅速に構築
デプロイ Docker Compose ワンクリックで環境をデプロイ
最小限の実行可能製品（MVP）から始め、単一テーブルのクエリ + 基本的なグラフを実現し、徐々に複雑な機能を拡張することを推奨します。