AI SQL Chat Bot

Веб-приложение с AI-агентом для преобразования запросов на естественном языке в SQL. Поддерживаются OpenAI, Ollama и OpenAI-совместимые LLM, PostgreSQL и ClickHouse, экспорт в Excel/CSV, отправка отчетов в Telegram и многопользовательская работа с чатами.

• Преобразование вопросов на русском языке в SQL-запросы.
• Выполнение read-only запросов к PostgreSQL и ClickHouse.
• Множественные чаты с историей сообщений.
• Регистрация, логин и изоляция пользовательских данных.
• Экспорт результатов в xlsx и csv.
• Отправка отчетов в Telegram.
• Генерация заголовков отчетов на русском через LLM.
• Визуализация результатов в виде графиков.
• Сохранение и повторный запуск SQL-шаблонов.
• Просмотр схемы целевой базы данных.
• Дополнительные серверные ограничения безопасности для SQL и экспорта.

• Frontend: React 18, TypeScript, Vite, Tailwind CSS, React Query.
• Backend: Node.js, Express, TypeScript.
• Системная БД: PostgreSQL.
• Целевая БД: PostgreSQL или ClickHouse.
• Доступ к данным: Drizzle ORM, express-session, connect-pg-simple.
• Интеграции: OpenAI SDK, Telegram Bot API, ExcelJS.

Client (React)
  -> HTTP API
Server (Express)
  -> LLM provider
  -> Target DB (PostgreSQL / ClickHouse)
  -> System DB (PostgreSQL: users, chats, messages, sessions, templates)

Основные каталоги:

client/   frontend на React + Vite
server/   API, auth, LLM, адаптеры БД
shared/   общая схема Drizzle и типы
tests/    node:test для серверных регрессий

git clone https://github.com/Borodachh/SqlAgentChat
cd SqlAgentChat
cp .env.example .env
# заполните .env
docker compose up -d --build

Приложение будет доступно на http://localhost:5000.

npm install
cp .env.example .env
# заполните .env
npm run db:push
npm run dev

Production-сборка:

npm run build
npm run start

LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_MODEL=gpt-4o
AI_INTEGRATIONS_OPENAI_API_KEY=sk-...
AI_INTEGRATIONS_OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
DATABASE_TYPE=postgresql
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host/systemdb
TARGET_DATABASE_URL=postgresql://readonly:pass@host/analyticsdb
SESSION_SECRET=replace-me

LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
OLLAMA_MODEL=llama3.1
DATABASE_TYPE=postgresql
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host/systemdb
SESSION_SECRET=replace-me

LLM_PROVIDER=custom
CUSTOM_LLM_BASE_URL=http://my-llm:8080/v1
CUSTOM_LLM_API_KEY=my-key
CUSTOM_LLM_MODEL=my-model
DATABASE_TYPE=clickhouse
CLICKHOUSE_URL=http://clickhouse:8123
CLICKHOUSE_DATABASE=analytics
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host/systemdb
SESSION_SECRET=replace-me

Минимальная конфигурация .env:

POSTGRES_USER=sqlchat
POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password
POSTGRES_DB=sqlchat_db
SESSION_SECRET=your-random-secret-change-me
LLM_PROVIDER=openai
AI_INTEGRATIONS_OPENAI_API_KEY=sk-your-key
AI_INTEGRATIONS_OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o

Запуск:

docker compose up -d --build
docker compose logs -f app

Полезные команды:

docker compose down
docker compose down -v
docker compose restart app
docker compose exec app npx tsx server/seed.ts
docker compose exec db pg_dump -U sqlchat sqlchat_db > backup_$(date +%Y%m%d).sql
cat backup.sql | docker compose exec -T db psql -U sqlchat sqlchat_db

docker build -t ai-sql-chatbot .

docker run -d \
  --name ai-sql-chatbot \
  -p 5000:5000 \
  -e DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host/db \
  -e SESSION_SECRET=your-secret \
  -e LLM_PROVIDER=openai \
  -e OPENAI_MODEL=gpt-4o \
  -e AI_INTEGRATIONS_OPENAI_API_KEY=sk-your-key \
  -e AI_INTEGRATIONS_OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 \
  ai-sql-chatbot

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
sudo apt install postgresql postgresql-contrib
sudo systemctl start postgresql && sudo systemctl enable postgresql

Создание БД:

CREATE USER sqlchat WITH PASSWORD 'your_password';
CREATE DATABASE sqlchat_db OWNER sqlchat;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE sqlchat_db TO sqlchat;

Установка приложения:

git clone https://github.com/Borodachh/SqlAgentChat
cd SqlAgentChat
npm install
cp .env.example .env
npm run db:push
npm run build

Запуск через PM2:

npm install -g pm2
pm2 start npm --name "sqlchat" -- run start
pm2 startup
pm2 save

Пример systemd unit:

[Unit]
Description=AI SQL Chat Bot
After=network.target postgresql.service

[Service]
Type=simple
User=www-data
WorkingDirectory=/opt/SqlAgentChat
EnvironmentFile=/opt/SqlAgentChat/.env
ExecStart=/usr/bin/node dist/index.js
Restart=on-failure
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:5000;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection 'upgrade';
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        proxy_cache_bypass $http_upgrade;
    }

    client_max_body_size 10M;
}

Для HTTPS:

sudo apt install certbot python3-certbot-nginx
sudo certbot --nginx -d your-domain.com

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull llama3.1

Для Docker Compose можно добавить сервис:

ollama:
  image: ollama/ollama
  volumes:
    - ollama_data:/root/.ollama
  ports:
    - "11434:11434"
  restart: unless-stopped

Если приложение в контейнере обращается к локальному Ollama:

OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1

И добавьте:

extra_hosts:
  - "host.docker.internal:host-gateway"

Минимальный набор проверок перед коммитом:

npm run check
npm test

Ручной smoke test:

• регистрация и логин;
• создание чата;
• генерация и выполнение SQL;
• экспорт в xlsx и csv;
• отправка в Telegram при настроенных переменных окружения.

Проверка БД:

docker compose logs db
docker compose exec db psql -U sqlchat -d sqlchat_db
psql "$DATABASE_URL" -c "SELECT 1;"

Проверка логов:

docker compose logs -f app
pm2 logs sqlchat
journalctl -u ai-sql-chatbot
sudo tail -f /var/log/nginx/error.log

Если не работает LLM:

• проверьте API-ключ и base URL;
• для Ollama убедитесь, что запущен ollama serve;
• для custom API проверьте совместимость с OpenAI chat completions.

• Не коммитьте .env.
• Используйте отдельную системную БД и read-only доступ к целевой БД.
• Для production обязательно задавайте SESSION_SECRET.
• В production размещайте приложение за reverse proxy с HTTPS.
• Делайте регулярные бэкапы БД.