项目预览
项目目标
1
掌握复杂的 Prompt Engineering 技巧
2
理解 AI 在数据处理中的实际应用
3
学习 SQL 安全验证和错误处理
4
实践全栈应用的架构设计
5
使用现代化前端框架（React 19 + Refine 5）
6
掌握严格的类型安全（Python + TypeScript）
技术栈
React 19
TypeScript
Refine 5
Ant Design 5
Monaco Editor
Tailwind CSS 4
Vite
FastAPI
Python 3.12+
Pydantic v2
SQLite
PostgreSQL
sqlglot
OpenAI SDK
asyncpg
技术架构
实现步骤
使用 Pydantic 定义严格的数据模型，设计 RESTful API 接口，确保类型安全和 camelCase JSON 规范
from pydantic import BaseModel, Field, ConfigDict
from typing import Optional
from datetime import datetime
class DatabaseConnectionCreate(BaseModel):
"""创建数据库连接的请求模型"""
model_config = ConfigDict(alias_generator=to_camel, populate_by_name=True)
name: str = Field(..., min_length=1, max_length=100)
connection_url: str = Field(..., min_length=1)
description: Optional[str] = None
class DatabaseMetadataResponse(BaseModel):
"""数据库元数据响应模型"""
model_config = ConfigDict(alias_generator=to_camel)
database_name: str
tables: list[TableMetadata]
fetched_at: datetime
class TableMetadata(BaseModel):
table_name: str
table_type: str # 'TABLE' or 'VIEW'
columns: list[ColumnMetadata]学习要点
✓
使用 Pydantic v2 实现严格的数据验证和类型安全
✓
掌握 FastAPI 的异步编程和依赖注入
✓
使用 sqlglot 进行 SQL 解析和安全验证
✓
设计有效的 Prompt 工程（System Prompt + Schema Context）
✓
OpenAI API 集成和错误处理最佳实践
✓
React 19 + Refine 5 现代化前端架构
✓
Monaco Editor 集成和 SQL 语法高亮
✓
异步数据库操作（asyncpg）
✓
API 接口的 RESTful 设计规范
✓
camelCase JSON 命名规范在 Python/TypeScript 中的实现
✓
全栈应用的错误处理和用户反馈
✓
pytest 单元测试和集成测试编写