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dbadeeds.ai — Plataforma de Inteligencia de Bases de Datos Impulsada por IA

Una aplicación web basada en Flask para administración de bases de datos y asistencia impulsada por IA. Compatible con bases de datos Oracle y PostgreSQL con consultas en lenguaje natural, chat de IA y monitoreo automatizado.

💡 Construido con Claude por sandeep reddy narani.

Características

Asistente de Base de Datos Impulsado por IA: Consultas en lenguaje natural a bases de datos usando LLMs
Soporte Multi-Base de Datos: Oracle y PostgreSQL
Interfaz Web: Aplicación web Flask moderna con interfaz de usuario responsiva
Gestión de Usuarios: Control de acceso basado en roles
Gestión de Conexiones: Manejo seguro de conexiones de base de datos
Agentes de IA: Agentes especializados para monitoreo de rendimiento y resolución de problemas
Endpoints de API: API RESTful para integraciones
Soporte Docker: Despliegue contenedorizado

Mira el video de descripción general:

https://www.youtube.com/watch?v=cG_3XORJ8wY

Inicio Rápido

Requisitos Previos

Python 3.8+
Oracle Instant Client (para soporte de Oracle)
Bibliotecas de cliente de PostgreSQL

Instalación

Clona el repositorio:

git clone https://github.com/yourusername/dbadeedsai.git
cd dbadeedsai

Instala las dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```
Copia el archivo de entorno:
```
cp .env.example .env
```

Edita .env con tu configuración:

FLASK_ENV=development
SECRET_KEY=your-secret-key
OPENAI_API_KEY=sk-...

Ejecuta la aplicación:
```
python wsgi.py
```

Visita http://localhost:5000 para acceder a la interfaz web.

Configuración

Variables de Entorno

FLASK_ENV: Establecer en development o production
SECRET_KEY: Clave secreta de Flask para sesiones
OPENAI_API_KEY: Clave de API de OpenAI para funciones de IA
ANTHROPIC_API_KEY: Clave de API de Anthropic Claude (opcional)
GOOGLE_API_KEY: Clave de API de Google AI (opcional)
GROQ_API_KEY: Clave de API de Groq (opcional)

Conexiones de Base de Datos

Agrega conexiones de base de datos en data/db_connections.json:

{
  "oracle_1": {
    "name": "My Oracle DB",
    "db_type": "oracle",
    "connection_string": "user/password@host:1521/service",
    "is_active": true,
    "owner": "admin"
  }
}

Uso

Interfaz Web

Panel de Control: Resumen de conexiones y actividad reciente
Asistente de IA: Chatea con la IA sobre tus bases de datos
Preguntar al DBA: Consultas de base de datos en lenguaje natural
Conexiones: Gestiona conexiones de base de datos
Usuarios: Gestión de usuarios (solo administrador)

API

La aplicación proporciona endpoints de API REST documentados en /api/docs.

Despliegue con Docker

docker-compose up -d

Desarrollo

Estructura del Proyecto

├── app/                    # Flask application
│   ├── api/               # API blueprints
│   ├── templates/         # Jinja2 templates
│   └── static/            # CSS/JS assets
├── data/                  # Configuration and data files
├── sql/                   # SQL scripts for Oracle/PostgreSQL
├── requirements.txt       # Python dependencies
└── wsgi.py               # Application entry point

Ejecución de Pruebas

pytest

Contribuciones

¡Las contribuciones, problemas y solicitudes de funciones son bienvenidos!

👤 Autor sandeep reddy narani

📮 Soporte Para problemas, preguntas o sugerencias, abre un issue en el repositorio. https://dbadeeds.com/dbadeeds-ai/

Agradecimientos

Construido con Flask, SQLAlchemy y diversas bibliotecas de IA
Inspirado en herramientas de administración de bases de datos y asistentes de IA

Nota: Esta herramienta está diseñada para administradores de bases de datos experimentados y debe usarse con la precaución adecuada en entornos de producción. Siempre verifica las consultas generadas por IA antes de ejecutarlas en sistemas críticos.

dbadeedsai

Documentación