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dbadeeds.ai — Plataforma de Inteligência de Banco de Dados com IA

Aplicação web baseada em Flask para administração de banco de dados e assistência com IA. Suporta bancos de dados Oracle e PostgreSQL com consultas em linguagem natural, chat com IA e monitoramento automatizado.

💡 Construído com Claude por sandeep reddy narani.

Recursos

Assistente de Banco de Dados com IA: Consultas em linguagem natural para bancos de dados usando LLMs
Suporte a Múltiplos Bancos de Dados: Oracle e PostgreSQL
Interface Web: Aplicativo web Flask moderno com UI responsiva
Gerenciamento de Usuários: Controle de acesso baseado em funções
Gerenciamento de Conexões: Tratamento seguro de conexões de banco de dados
Agentes de IA: Agentes especializados para monitoramento de desempenho e solução de problemas
Endpoints de API: API RESTful para integrações
Suporte a Docker: Implantação em contêineres

Assista ao vídeo de visão geral:

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

Início Rápido

Pré-requisitos

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

Instalação

Clone o repositório:

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

Instale as dependências:
```
pip install -r requirements.txt
```
Copie o arquivo de ambiente:
```
cp .env.example .env
```

Edite .env com sua configuração:

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

Execute a aplicação:
```
python wsgi.py
```

Visite http://localhost:5000 para acessar a interface web.

Configuração

Variáveis de Ambiente

FLASK_ENV: Defina como development ou production
SECRET_KEY: Chave secreta do Flask para sessões
OPENAI_API_KEY: Chave da API OpenAI para recursos de IA
ANTHROPIC_API_KEY: Chave da API Anthropic Claude (opcional)
GOOGLE_API_KEY: Chave da API Google AI (opcional)
GROQ_API_KEY: Chave da API Groq (opcional)

Conexões de Banco de Dados

Adicione conexões de banco de dados em 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

Interface Web

Painel: Visão geral das conexões e atividade recente
Assistente de IA: Converse com a IA sobre seus bancos de dados
Pergunte ao DBA: Consultas de banco de dados em linguagem natural
Conexões: Gerencie conexões de banco de dados
Usuários: Gerenciamento de usuários (somente administrador)

API

A aplicação fornece endpoints de API REST documentados em /api/docs.

Implantação com Docker

docker-compose up -d

Desenvolvimento

Estrutura do Projeto

├── 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

Executando Testes

pytest

Contribuindo

Contribuições, problemas e solicitações de recursos são bem-vindos!

👤 Autor sandeep reddy narani

📮 Suporte Para problemas, dúvidas ou sugestões, abra uma issue no repositório. https://dbadeeds.com/dbadeeds-ai/

Agradecimentos

Construído com Flask, SQLAlchemy e várias bibliotecas de IA
Inspirado em ferramentas de administração de banco de dados e assistentes de IA

Nota: Esta ferramenta é projetada para administradores de banco de dados experientes e deve ser usada com cautela adequada em ambientes de produção. Sempre verifique as consultas geradas por IA antes de executá-las em sistemas críticos.

dbadeedsai

Documentação