jr-sql-ai (Terminal-first SQL Server 2022 Expert KI, lokal)

Lokale Expert-KI für SQL Server 2022 (T-SQL, Views, Stored Procedures, Execution Plans, UTF-8 Migration), aufrufbar vom Terminal, ohne direkte DB-Verbindung (nur Copy & Paste / Dateien).

Die KI läuft lokal via Ollama in Docker und wird über ein kleines CLI (sqlai) genutzt.

Features

Schmaler Tech-Stack: Docker + Ollama + Bash + curl + python
Terminal-first: sqlai ask ... / sqlai analyze-tsql ... etc.
Ohne DB-Verbindung: nur Analyse/Planung/Empfehlung anhand von Input
Auto-Updates: Runtime + Models via scripts/update.sh und optional systemd --user Timer
Warmup: nach Updates (und optional nach Bootstrap) wird ein kurzer Request gesendet (schneller “First Real Query”)
Selftest: scripts/selftest.sh prüft End-to-End (Docker, API, Models, echte Anfrage)
Resilient: Model-Fallback (wenn Expert-Model fehlt → Base-Model)
Viele Logs: jedes Script schreibt nachvollziehbare Logs nach ./logs/

Voraussetzungen (Arch Linux)

docker + docker compose
curl
python
optional (für GPU): NVIDIA Container Toolkit + Compose GPU-Konfiguration

Repository Struktur (Kurzüberblick)

bin/sqlai – CLI (ask + Analyse-Modi) inkl. Logging & Model-Fallback
scripts/bootstrap.sh – startet Container, pullt Modelle, baut Expert-Model, Warmup
scripts/update.sh – pullt Runtime+Modelle, rebuild Expert-Model, Warmup
scripts/selftest.sh – End-to-End Check inkl. echter Anfrage
docker-compose.yml – Ollama Service (Host networking, optional GPU)
Modelfile – Expert-Systemprompt (SQL Server 2022 Fokus)
prompts/ – Prompt-Library (Copy & Paste Templates)
systemd/user/ – optionaler Daily Update Timer (User Service)

1) Installation / Build (Bootstrap)

1.1 Repo auspacken / klonen

Wenn du ein tar.gz erhalten hast:

tar -xzf jr-sql-ai.tar.gz
cd jr-sql-ai

1.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape