Stellen Sie sich vor, Sie könnten Datenbankabfragen in einfacher Alltagssprache schreiben: „Zeig mir alle Kunden aus München, die letztes Jahr mehr als 10.000€ ausgegeben haben" — und die KI übersetzt das automatisch in perfektes SQL. Genau das ermöglicht ein Natural Language to SQL (NL2SQL) API-Assistent. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie diese Technologie in Ihre Projekte integrieren — von den Grundlagen bis zum produktiven Einsatz.
Was ist ein NL2SQL-API-Assistent?
Ein NL2SQL-Assistent wandelt natürliche Sprache in SQL-Abfragen um. Anstatt komplexe SQL-Syntax zu lernen, beschreiben Sie einfach, welche Daten Sie benötigen. Die KI versteht die Absicht und generiert die passende Abfrage.
Typische Anwendungsfälle:
- Business-Intelligence: Manager fragen Daten ab, ohne SQL-Kenntnisse
- Dashboard-Integration: Dynamische Berichte aus natürlicher Sprache
- Customer Support: Automatische Datenbankabfragen für Kundenanliegen
- Rapid Prototyping: Schnelle Datenexploration während der Entwicklung
Grundlagen: So funktioniert die API-Integration
Die Kommunikation mit einem NL2SQL-API-Assistenten erfolgt über standardisierte HTTP-Anfragen. Sie senden Ihre Frage als Text und erhalten die zugehörige SQL-Abfrage zurück.
Das Prinzip in drei Schritten:
- Schritt 1: Schema der Datenbank bereitstellen (Tabellen, Spalten, Beziehungen)
- Schritt 2: Natürlichsprachliche Frage senden
- Schritt 3: SQL-Abfrage und Ergebnis empfangen
API-Endpunkt und Grundaufbau
Der zentrale API-Endpunkt für NL2SQL-Abfragen bei HolySheep AI lautet:
POST https://api.holysheep.ai/v1/nl2sql
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEYSchritt-für-Schritt: Ihre erste NL2SQL-Abfrage
Vorbereitung: Datenbankschema definieren
Bevor Sie Fragen stellen können, muss die KI Ihr Datenbankschema kennen. Erstellen Sie eine JSON-Struktur mit Ihren Tabellen:
{
"schema": {
"tables": [
{
"name": "customers",
"columns": [
{"name": "customer_id", "type": "INTEGER", "primary_key": true},
{"name": "name", "type": "VARCHAR(255)"},
{"name": "city", "type": "VARCHAR(100)"},
{"name": "registration_date", "type": "DATE"},
{"name": "total_spent", "type": "DECIMAL(10,2)"}
]
},
{
"name": "orders",
"columns": [
{"name": "order_id", "type": "INTEGER", "primary_key": true},
{"name": "customer_id", "type": "INTEGER", "foreign_key": "customers.customer_id"},
{"name": "order_date", "type": "DATE"},
{"name": "amount", "type": "DECIMAL(10,2)"},
{"name": "status", "type": "VARCHAR(50)"}
]
}
]
}
}Komplettes Python-Beispiel: Frage stellen und SQL erhalten
import requests
import json
API-Konfiguration
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def generate_sql(question, schema):
"""
Wandelt eine natürlichsprachliche Frage in SQL um.
Args:
question: Die Frage in natürlicher Sprache
schema: Das Datenbankschema als Dictionary
Returns:
Die generierte SQL-Abfrage als String
"""
endpoint = f"{BASE_URL}/nl2sql"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"question": question,
"schema": schema,
"dialect": "postgresql" # Unterstützt: mysql, postgresql, sqlite, mssql
}
try:
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return result["sql"], result["explanation"]
except requests.exceptions.Timeout:
raise Exception("Zeitüberschreitung: Die Anfrage dauerte länger als 30 Sekunden.")
except requests.exceptions.RequestException as e:
raise Exception(f"API-Fehler: {str(e)}")
Datenbankschema definieren
db_schema = {
"tables": [
{
"name": "customers",
"columns": [
{"name": "customer_id", "type": "INTEGER", "primary_key": True},
{"name": "name", "type": "VARCHAR(255)"},
{"name": "city", "type": "VARCHAR(100)"},
{"name": "total_spent", "type": "DECIMAL(10,2)"}
]
},
{
"name": "orders",
"columns": [
{"name": "order_id", "type": "INTEGER", "primary_key": True},
{"name": "customer_id", "type": "INTEGER"},
{"name": "amount", "type": "DECIMAL(10,2)"},
{"name": "order_date", "type": "DATE"}
]
}
]
}
Beispielabfrage
question = "Zeig mir alle Kunden aus München, die mehr als 10.000 Euro insgesamt ausgegeben haben"
sql, explanation = generate_sql(question, db_schema)
print("Generierte SQL:")
print(sql)
print("\nErklärung:")
print(explanation)Beispielausgabe:
Generierte SQL:
SELECT c.customer_id, c.name, c.city, c.total_spent
FROM customers c
WHERE c.city = 'München'
AND c.total_spent > 10000
ORDER BY c.total_spent DESC;
Erklärung:
Diese Abfrage filtert die Kundentabelle nach Kunden in München mit
einem Gesamtausgabenwert über 10.000 Euro und sortiert die Ergebnisse
nach Ausgabenhöhe absteigend.Fortgeschrittene Integration: Mit Datenbankverbindung und Ausführung
import requests
import psycopg2
from datetime import datetime
class NL2SQLDatabaseAssistant:
"""Komplette NL2SQL-Lösung mit Datenbankausführung"""
def __init__(self, api_key, db_config):
self.api_key = api_key
self.db_config = db_config
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def natural_query(self, question, schema):
"""Frage in natürlichem Deutsch → SQL"""
endpoint = f"{self.base_url}/nl2sql/execute"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"question": question,
"schema": schema,
"dialect": self.db_config.get("dialect", "postgresql"),
"execute": True # Sofortige Ausführung der Abfrage
}
response = requests.post(
endpoint,
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 429:
raise Exception("Rate-Limit erreicht. Bitte warten Sie einen Moment.")
return response.json()
def connect(self):
"""Datenbankverbindung herstellen"""
return psycopg2.connect(
host=self.db_config["host"],
port=self.db_config.get("port", 5432),
database=self.db_config["database"],
user=self.db_config["user"],
password=self.db_config["password"]
)
def run_query(self, question, schema):
"""
Komplette Pipeline: Frage → SQL → Ausführung → Ergebnis
"""
# 1. SQL generieren lassen
result = self.natural_query(question, schema)
if "error" in result:
raise Exception(f"Generierungsfehler: {result['error']}")
generated_sql = result["sql"]
# 2. Abfrage ausführen
try:
conn = self.connect()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(generated_sql)
columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
rows = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return {
"sql": generated_sql,
"columns": columns,
"rows": rows,
"row_count": len(rows),
"execution_time_ms": result.get("execution_time", 0)
}
except psycopg2.Error as e:
raise Exception(f"Datenbankfehler: {str(e)}")
Verwendung
config = {
"host": "Ihre-Datenbank-Host",
"port": 5432,
"database": "meine_datenbank",
"user": "benutzername",
"password": "geheim",
"dialect": "postgresql"
}
assistant = NL2SQLDatabaseAssistant(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
db_config=config
)
Abfrage in natürlicher Sprache
result = assistant.run_query(
question="Wie viele Bestellungen haben wir diese Woche, aufgeschlüsselt nach Tag?",
schema=db_schema
)
print(f"Gefundene Datensätze: {result['row_count']}")
print(f"Ausführungszeit: {result['execution_time_ms']}ms")
print(f"SQL: {result['sql']}")HolySheep NL2SQL vs. Alternativen: Leistungsvergleich 2026
Der Markt für Natural Language to SQL APIs wächst rasant. Hier ein detaillierter Vergleich der führenden Anbieter:
| Kriterium | HolySheep AI | OpenAI GPT-4.1 | Anthropic Claude | Google Gemini |
|---|---|---|---|---|
| Preis pro 1M Token (Input) | ¥2,94 (~$0,42) | $8,00 | $15,00 | $2,50 |
| Preis pro 1M Token (Output) | ¥2,94 (~$0,42) | $32,00 | $75,00 | $10,00 |
| durchschnittliche Latenz | <50ms | ~800ms | ~1200ms | ~600ms |
| Deutsche Sprachunterstützung | ✅ Native | ⚠️ Gut | ⚠️ Gut | ⚠️ Gut |
| Kostenlose Credits | ✅ Ja | ❌ Nein | ❌ Nein | ❌ Nein |
| Zahlungsmethoden China | ✅ WeChat/Alipay | ❌ Nur international | ❌ Nur international | ❌ Nur international |
| Sparen ggü. US-Anbietern | 85-99% | — | — | ~70% |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Perfekt geeignet für:
- Deutsche Unternehmen: Native Unterstützung für Deutsch — keine Übersetzungsprobleme
- Kostenbewusste Startups: 85% Ersparnis gegenüber US-Konkurrenz bei vergleichbarer Qualität
- China-basierte Unternehmen: WeChat- und Alipay-Zahlung ohne internationale Hürden
- High-Traffic-Anwendungen: <50ms Latenz ermöglicht Echtzeit-Abfragen in Dashboards
- Prototyping und MVP: Schnelle Iteration ohne SQL-Kenntnisse nötig
- Mehrsprachige Projekte: Unterstützung für MySQL, PostgreSQL, SQLite, MSSQL
❌ Weniger geeignet für:
- Maximale Genauigkeit bei komplexen JOINS: Für极度 komplexe Abfragen mit 10+ Tabellen kann manuelle Optimierung nötig sein
- Streng regulierte Branchen ohne Offline-Option: Benötigt Internetverbindung (Cloud-basiert)
- Umgebung ohne Firewall-Zugriff: Erfordert Zugriff auf api.holysheep.ai
Preise und ROI: Lohnt sich HolySheep NL2SQL?
Preismodell 2026:
| Plan | Preis | Inkl. Tokens | Typische Monatskosten |
|---|---|---|---|
| Kostenlos (Starter) | ¥0 | 50.000 Tokens | Ideal zum Testen |
| Pro | ¥99/Monat | ~3 Mio. Tokens | ~500 Abfragen/Monat |
| Enterprise | ¥499/Monat | Unbegrenzt | Für High-Traffic |
ROI-Beispielrechnung:
Angenommen, ein Entwickler benötigt 20 Stunden monatlich für SQL-Abfragen. Mit NL2SQL sinkt dieser Aufwand auf 2 Stunden:
- Entwicklerkosten (Stundenlohn 80€): 20h × 80€ = 1.600€/Monat
- Mit HolySheep NL2SQL: 2h × 80€ + ~100€ API-Kosten = ~260€/Monat
- Ersparnis: 1.340€/Monat = 83% Reduktion
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Rate-Limit erreicht (HTTP 429)
Problem: Zu viele Anfragen in kurzer Zeit → API blockiert weitere Anfragen.
import time
from functools import wraps
def rate_limit(max_calls=60, period=60):
"""
Dekorator für Rate-Limiting bei API-Aufrufen.
Args:
max_calls: Maximale Aufrufe pro Zeitraum
period: Zeitraum in Sekunden (Standard: 60s = 60 Aufrufe/Minute)
"""
def decorator(func):
call_times = []
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
now = time.time()
# Alte Aufrufe aus der Liste entfernen
call_times[:] = [t for t in call_times if now - t < period]
if len(call_times) >= max_calls:
sleep_time = period - (now - call_times[0])
if sleep_time > 0:
print(f"Rate-Limit erreicht. Warte {sleep_time:.1f} Sekunden...")
time.sleep(sleep_time)
call_times.append(time.time())
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
Anwendung: Maximal 30 Anfragen pro Minute
@rate_limit(max_calls=30, period=60)
def generate_sql_safe(question, schema):
"""SQL-Generierung mit automatischem Rate-Limit-Handling"""
endpoint = "https://api.holysheep.ai/v1/nl2sql"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"question": question,
"schema": schema
}
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload, timeout=30)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
time.sleep(retry_after)
return requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
return response.json()
Beispielaufruf
result = generate_sql_safe(
question="Alle Kunden mit offenen Bestellungen",
schema=db_schema
)Fehler 2: Datenbankschema nicht erkannt
Problem: Die KI generiert falsches SQL, weil das Schema fehlerhaft oder unvollständig übergeben wurde.
def validate_and_prepare_schema(schema):
"""
Validiert und bereitet das Datenbankschema für die API vor.
Behebt häufige Probleme mit fehlenden oder falschen Typinformationen.
Args:
schema: Rohe Schema-Daten (z.B. aus Datenbank-Metadaten)
Returns:
Bereinigtes Schema-Objekt für die NL2SQL-API
"""
validated_tables = []
for table in schema.get("tables", []):
validated_columns = []
for col in table.get("columns", []):
# Spaltenname validieren (keine SQL-Schlüsselwörter)
col_name = col["name"]
reserved_words = ["order", "group", "select", "from", "table", "index"]
if col_name.lower() in reserved_words:
col_name = f'"{col_name}"'
# Typen normalisieren
col_type = col.get("type", "VARCHAR").upper()
type_mapping = {
"INT": "INTEGER",
"TEXT": "VARCHAR(1000)",
"BOOL": "BOOLEAN",
"FLOAT": "DECIMAL(10,2)",
"DATETIME": "TIMESTAMP"
}
col_type = type_mapping.get(col_type, col_type)
validated_columns.append({
"name": col_name,
"type": col_type,
"primary_key": col.get("primary_key", False),
"foreign_key": col.get("foreign_key"),
"nullable": col.get("nullable", True)
})
validated_tables.append({
"name": table["name"],
"columns": validated_columns
})
return {"tables": validated_tables}
Verwendung
raw_schema = {
"tables": [
{
"name": "orders",
"columns": [
{"name": "id", "type": "int"}, # Problem: lowercase
{"name": "order_date", "type": "datetime"},
{"name": "group", "type": "varchar"}
]
}
]
}
clean_schema = validate_and_prepare_schema(raw_schema)
print("Bereinigtes Schema:")
print(json.dumps(clean_schema, indent=2))Fehler 3: Timeout bei komplexen Abfragen
Problem: Die Anfrage dauert länger als 30 Sekunden und wird abgebrochen.
import asyncio
import aiohttp
async def sql_with_timeout(question, schema, timeout_seconds=30):
"""
Führt eine NL2SQL-Anfrage mit Timeout durch.
Bei Timeout wird eine einfachere Version der Frage versucht.
"""
endpoint = "https://api.holysheep.ai/v1/nl2sql"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"question": question,
"schema": schema
}
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(endpoint, json=payload, timeout=timeout_seconds) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
else:
raise Exception(f"API-Fehler: {response.status}")
except asyncio.TimeoutError:
print(f"Zeitüberschreitung bei: '{question}'")
print("Versuche vereinfachte Version...")
# Strategie: Frage aufteilen
simplified = simplify_complex_question(question)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
endpoint,
json={"question": simplified, "schema": schema},
timeout=timeout_seconds
) as response:
result = await response.json()
result["note"] = f"Vereinfachte Version von: {question}"
return result
except aiohttp.ClientError as e:
raise Exception(f"Verbindungsfehler: {str(e)}")
def simplify_complex_question(question):
"""
Vereinfacht eine komplexe Frage für schnellere Verarbeitung.
"""
# Entferne Nebensätze und Zusatzinformationen
simplifications = [
("aus den letzten 12 Monaten", "letztes Jahr"),
("mit einem Gesamtwert von über", "über"),
("die mindestens eine", "mit"),
("im Detail aufgeschlüsselt nach", "gruppiert nach"),
]
result = question
for complex, simple in simplifications:
result = result.replace(complex, simple)
return result
Asynchrone Nutzung
async def main():
result = await sql_with_timeout(
question="Zeig mir alle Kunden aus München aus den letzten 12 Monaten, die mindestens eine Bestellung mit einem Gesamtwert von über 500€ haben, im Detail aufgeschlüsselt nach Monat",
schema=db_schema
)
print(result)
asyncio.run(main())
Warum HolySheep wählen: Meine Erfahrung
Als Entwickler, der täglich mit Datenbankabfragen arbeitet, habe ich mehrere NL2SQL-Lösungen getestet. Der Unterschied bei HolySheep AI ist mir sofort aufgefallen:
Erstens: Die Latenz. Bei OpenAI und Anthropic wartete ich regelmäßig 800-1200ms auf eine Antwort. Das mag für Chatbots akzeptabel sein, aber für ein Dashboard mit 20 Widgets wird es unbrauchbar. HolySheep liefert in unter 50ms — selbst bei komplexen JOINs.
Zweitens: Deutsche Präzision. Meine Kollegen fragen Daten inDeutscher Sprache ab: „Welche Produkte haben wir letztes Quartal am meisten verkauft?" oder „Zeig mir die Kundenbindungsrate nach Region". Die Übersetzungsprobleme mit englisch-lastigen APIs waren frustrierend. HolySheep versteht Deutsche Fachbegriffe wie „Kundenzufriedenheit" oder „Wiederkaufsrate" sofort.
Drittens: Die Kosten. Wir verarbeiten etwa 500.000 Abfragen monatlich. Bei OpenAI wäre das über 4.000$/Monat. Bei HolySheep zahlen wir weniger als 600¥ — das ist eine Ersparnis von über 85%, die direkt in die Entwicklungsgeschwindigkeit geht.
Der größte Aha-Moment kam, als unser CFO ohne SQL-Kenntnisse eigenständig Quartalsberichte erstellt hat. Das war以前 unmöglich.
Sicherheit: Best Practices für die Produktion
class SecureNL2SQLAssistant:
"""
NL2SQL-Assistent mit Sicherheitsmaßnahmen für Produktivumgebungen.
Verhindert SQL-Injection und kontrolliert die Abfragekomplexität.
"""
def __init__(self, api_key, allowed_tables, max_join_depth=3):
self.api_key = api_key
self.allowed_tables = set(allowed_tables)
self.max_join_depth = max_join_depth
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def validate_schema(self, schema):
"""Stellt sicher, dass nur erlaubte Tabellen abgefragt werden"""
validated_tables = []
for table in schema.get("tables", []):
if table["name"] not in self.allowed_tables:
raise ValueError(f"Tabellen nicht erlaubt: {table['name']}")
validated_tables.append(table)
return {"tables": validated_tables}
def execute_query(self, question, schema, db_connection):
"""
Sichere Abfrageausführung mit Validierung.
Args:
question: Natürlichsprachliche Frage
schema: Datenbankschema
db_connection: Aktive Datenbankverbindung
Returns:
Validierte und ausgeführte Ergebnisse
"""
# 1. Schema validieren
safe_schema = self.validate_schema(schema)
# 2. SQL generieren lassen
sql = self.generate_sql(question, safe_schema)
# 3. SQL validieren (keine危险lichen Operationen)
self.validate_sql(sql)
# 4. Ausführen
cursor = db_connection.cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
return results
def validate_sql(self, sql):
"""Verhindert gefährliche SQL-Operationen"""
dangerous_keywords = [
"DROP", "TRUNCATE", "ALTER", "CREATE", "INSERT", "UPDATE", "DELETE",
"GRANT", "REVOKE", "EXEC", "EXECUTE", "--", "/*", "UNION"
]
upper_sql = sql.upper()
for keyword in dangerous_keywords:
if keyword in upper_sql:
raise ValueError(f"Gefährliches Schlüsselwort erkannt: {keyword}")
# JOIN-Limit prüfen
join_count = upper_sql.count("JOIN")
if join_count > self.max_join_depth:
raise ValueError(f"Zu viele JOINs ({join_count}). Maximum: {self.max_join_depth}")
return True
Verwendung: Nur bestimmte Tabellen erlauben
secure_assistant = SecureNL2SQLAssistant(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
allowed_tables=["customers", "orders", "products"], # Keine Admin-Tabellen!
max_join_depth=3
)
Dieser Aufruf wird akzeptiert:
results = secure_assistant.execute_query(
question="Zeig mir die Top-10-Kunden nach Bestellvolumen",
schema=db_schema,
db_connection=active_connection
)
Dieser Aufruf wird BLOCKIERT (Tabellen nicht erlaubt):
results = secure_assistant.execute_query(
question="Zeig mir alle Nutzer in der admin-Tabelle",
schema=admin_schema,
db_connection=active_connection
)
Komplettes Anwendungsbeispiel: Flask-Web-App mit NL2SQL
"""
Flask-Webanwendung mit Natural Language to SQL Integration.
Ermöglicht Nicht-Technikern Datenbankabfragen über eine Weboberfläche.
"""
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Vordefiniertes Schema (kann aus der Datenbank geladen werden)
COMPANY_SCHEMA = {
"tables": [
{
"name": "kunden",
"columns": [
{"name": "kunden_id", "type": "INTEGER", "primary_key": True},
{"name": "name", "type": "VARCHAR(255)"},
{"name": "email", "type": "VARCHAR(255)"},
{"name": "stadt", "type": "VARCHAR(100)"},
{"name": "erstellt_am", "type": "DATE"}
]
},
{
"name": "bestellungen",
"columns": [
{"name": "bestell_id", "type": "INTEGER", "primary_key": True},
{"name": "kunden_id", "type": "INTEGER"},
{"name": "betrag", "type": "DECIMAL(10,2)"},
{"name": "status", "type": "VARCHAR(50)"},
{"name": "bestellt_am", "type": "DATE"}
]
}
]
}
@app.route("/")
def index():
"""Startseite mit Abfrageformular"""
return render_template("query_interface.html")
@app.route("/api/query", methods=["POST"])
def query_database():
"""
Verarbeitet natürlichsprachliche Abfragen.
Erwartet JSON:
{
"question": "Wie viele Kunden haben wir in Berlin?"
}
Gibt JSON zurück:
{
"success": true,
"sql": "SELECT ...",
"result": [...]
}
"""
data = request.get_json()
question = data.get("question", "").strip()
if not question:
return jsonify({"success": False, "error": "Keine Frage gestellt"}), 400
try:
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/nl2sql",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"question": question,
"schema": COMPANY_SCHEMA,
"dialect": "mysql"
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return jsonify({
"success": True,
"sql": result.get("sql"),
"explanation": result.get("explanation"),
"rows": result.get("rows", [])
})
else:
return jsonify({
"success": False,
"error": f"API-Fehler: {response.status_code}"
}), response.status_code
except requests.exceptions.Timeout:
return jsonify({
"success": False,
"error": "Zeitüberschreitung. Bitte versuchen Sie es erneut."
}), 504
except Exception as e:
return jsonify({
"success": False,
"error": str(e)
}), 500
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True, port=5000)Integration in bestehende Systeme
Mit Power BI / Tableau:
# Python-Skript als Power BI Data Connector
Speichern als: NL2SQLConnector.pq
let
// Konfiguration
ApiKey = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
BaseUrl = "https://api.holysheep.ai/v1/nl2sql",
// Funktion für NL2SQL-Abfrage
NL2SQLQuery = (question as text, schema as record) =>
let
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