WhoDB - เครื่องมือจัดการฐานข้อมูลที่เบาแต่ทรงพลัง

• เครื่องมือจัดการฐานข้อมูลที่เบาแต่ทรงพลังและใช้งานเป็นมิตร ขนาดไม่เกิน 20MB
  • PostgreSQL, MySQL, SQLite3, MongoDB, Redis, MariaDB, ElasticSearch
• สามารถคิวรีและจัดการข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติได้ แทนการเขียน SQL ที่ซับซ้อน: ผสานรวมกับ Ollama, ChatGPT, Anthropic
• รองรับการทำ table virtualization บนฟรอนต์เอนด์
• แสดงภาพสคีมาฐานข้อมูลเป็นกราฟ
• แก้ไขข้อมูลแบบอินไลน์ได้โดยตรงจากอินเทอร์เฟซ พร้อมพรีวิวผลลัพธ์
• Scratchpad: อินเทอร์เฟซคิวรีฐานข้อมูลสไตล์ Jupyter Notebook
• พัฒนาด้วย Go จึงรวดเร็ว และติดตั้งได้ง่ายด้วย Docker
• ความสัมพันธ์กับเครื่องมืออื่น
  • พัฒนาโดยได้รับแรงบันดาลใจจาก Adminer โดยมุ่งเป็นเครื่องมือที่เสริม UX และการแสดงภาพข้อมูลบนพื้นฐานของความเบาและใช้งานง่าย
  • DBeaver มีฟีเจอร์ที่หลากหลายแต่ต้องการทรัพยากรค่อนข้างสูง ขณะที่ WhoDB เบาและมีประสิทธิภาพ ทำงานได้ดีแม้ในสภาพแวดล้อมขนาดเล็ก

[bungker]

พรอมป์ต์ถูกกำหนดไว้ที่นี่: https://github.com/clidey/whodb/blob/main/core/src/common/chat.go การสั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติถูกทำไว้ในระดับที่เรียบง่ายมาก
ผมลองเชื่อมกับ ollama phi4 ตั้งค่า DB แบบง่าย ๆ แล้วสั่งงานดู ปรากฏว่ามีคำสั่งราว 10 คำสั่งที่ทำงานได้ถูกต้องเลยนะครับ อันนี้ไม่รู้จริง ๆ ว่าควรชมใครดี

[savvykang]

ฉันลองใช้เดโมแล้ว และเห็นจุดที่ควรปรับปรุงอยู่ค่อนข้างมากนะครับ/ค่ะ ถ้าจะบอกว่าเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง ตอนนี้ก็ดูเหมือนว่ายังต้องพัฒนาอีกไกล

1. ในหน้ามุมมองตาราง เมื่อคลิกที่เซลล์ ระบบจะคัดลอกข้อมูลในเซลล์ ตอนเอาเคอร์เซอร์ไปวางจะมีไอคอนปากกาปรากฏที่ด้านขวาในเซลล์ ทำให้คาดหวังว่าเมื่อคลิกที่เซลล์จะสามารถแก้ไขได้ แต่จริง ๆ แล้วไม่เป็นแบบนั้น ต้องกดที่ไอคอนปากกาให้ตรงจึงจะเข้าสู่โหมดแก้ไขเซลล์ได้
2. โหมดแก้ไขเซลล์แสดงเป็นโมดัล และ textarea สำหรับป้อนข้อมูลก็มีขนาดใหญ่เกินไป ทำให้รักษา flow ระหว่างการป้อนข้อมูลได้ยาก ผม/ฉันคิดว่าฟังก์ชันแก้ไขแบบอินไลน์น่าจะดีกว่าโมดัล
3. ไม่สามารถแก้ไขข้อมูลในระดับแถวได้
4. เป็นปัญหาเล็กน้อยมากจริง ๆ แต่ label ของสวิตช์สลับ dark mode จะเปลี่ยนตามสถานะของสวิตช์ โดยเมื่อปิดจะแสดงเป็น Light Mode และเมื่อเปิดจะแสดงเป็น Dark Mode ผม/ฉันรู้สึกว่า label ของสวิตช์แบบ toggle ไม่ควรเปลี่ยนนะครับ/ค่ะ

[savvykang]

พอมาดูรายการฟีเจอร์หลักอีกครั้ง ก็เห็นว่ามีระบุเรื่องการแก้ไขแบบอินไลน์ไว้ชัดเจน แต่ยังงงอยู่ว่าการแก้ไขแบบอินไลน์ที่เขียนไว้ในคำอธิบายโปรเจ็กต์หมายถึงอะไร

[regentag]

หมายความว่าสั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติผ่าน LLM เหรอครับ?
คงเอาไปใช้กับ DB จริงไม่ได้สินะ...

[leelou2]

โดยทั่วไปเวลาสร้าง SQL จะใช้โครงสร้างตาราง ความสัมพันธ์ หรือคำอธิบายฟิลด์ ดังนั้นข้อมูลของผมน่าจะไม่ถูกนำไปใช้ฝึกครับ อีกอย่างก็มีข้อมูลว่า OpenAI API ไม่นำข้อมูลคำขอไปใช้ฝึกด้วย ถึงอย่างนั้นถ้ายังกังวลอยู่ ก็น่าจะใช้ LLM แบบรันบนเครื่องได้ครับ👏

[leelou2]

อ๊ะ พอลองใช้ดูแล้วมันไม่ใช่วิธีสร้างคิวรีนี่เอง 😂 ถ้าจะใช้กับ DB จริงคงยากมากแน่ ๆ

[regentag]

งานที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะงานอย่างการแก้ไข/ลบข้อมูลหรือการเปลี่ยนโครงสร้างตาราง ผ่าน LLM ด้วยภาษาธรรมชาติ ตอนนี้ยังดูเสี่ยงมากอยู่
ท้ายที่สุดก็คงต้องตรวจสอบ SQL ที่ถูกสร้างขึ้นก่อนรัน

[vwjdalsgkv]

ดูเหมือนว่าประเด็นหลักของคอมเมนต์ต้นฉบับจะไม่ใช่แบบนั้น
แม้แต่ใน db ที่กำลังใช้งานอยู่ การทำแค่ select ก็อาจทำให้เกิดภาระและ lock จนส่งผลให้ระบบขัดข้องได้ ดังนั้นน่าจะหมายถึงว่าการนำคิวรีที่ได้มาจาก llm ไปใช้ทันทีมีความเสี่ยงครับ