$cd ../use-cases/
👾 開発者v1.4+8 分で設定
$ cat sql-natural-language.md
SQL 自然言語クエリインターフェース
/** 人間の好奇心と構造化データの間の溝を埋める。OpenClaw は、ネイティブなスキーマ認識と安全ガードレールを備えた、プロダクション級の SQL に自然言語を変換します。 */
schema_sentinel.log
スキーマ認識と安全第一の設計
OpenClaw は単に SQL を「推測」するだけではありません。データベースのメタデータ (DDL) を深くスキャンし、外部キー、制約、カラム型を理解します。最も重要なのは、「セキュリティ第一」のモデルで動作することです。デフォルトで読み取り専用、機密フィールドの PII マスキング、およびプリペアドステートメントと LLM ベースの検証による SQL インジェクション防止機能が組み込まれています。
query_pipeline.md
⚙️ クエリパイプライン
1
メタデータ探索
OpenClaw は行データを読み取ることなく、PostgreSQL、MySQL、BigQuery のスキーマを内省します。
2
意味論的マッピング
RAG で強化されたスキーマコンテキストを使用して、ユーザーの意図を特定のテーブルのカラムにマッピングします。
3
SQL 合成と検証
標準 SQL を生成し、実行前にローカルのリンターで検証します。
4
マルチモーダル視覚化
結果セットをインタラクティブなテーブル、棒グラフ、または CSV エクスポートとして自動的にレンダリングします。
database_pool.json
⚙️ データベース接続設定
{
"provider": "postgresql",
"connection": "postgres://readonly:***@prod-db:5432/analytics",
"security": {
"enforce_read_only": true,
"pii_masking": ["email", "phone"]
}
}
💡# 💡 高度なヒント：'postgres-read-only' ロールを使用して、AI が本番データを変更できないようにします。
example_queries.sql
💬 プロダクション級の例
QUERY:
"第3四半期の Pro ユーザーのチャーン率を計算して"
OUTPUT:
WITH churn AS (SELECT user_id FROM subs WHERE status='expired'...) SELECT count(*) / (SELECT count(*) FROM users)...
QUERY:
"会議室202の重複する予約を見つけて"
OUTPUT:
SELECT t1.id, t2.id FROM appts t1 JOIN appts t2 ON t1.room=t2.room AND t1.start < t2.end...
❓ FAQ
Q1. 本番データベースを誤って変更する可能性は？
ありません。デフォルトで読み取り専用。破壊的クエリは実行層が拒否。
Q2. 対応データベースは？
PostgreSQL、MySQL、BigQuery標準対応。MSSQL、SQLite、Oracleは設定で追加可。
Q3. データは安全？
スキーマメタデータとSQLのみ処理。行データはローカル。ローカルLLMなら何も外部に出ません。