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최근 완료된 8시간 회차 사이 GitHub 스타 증가량 순
FactCircuit는 불변 출처와 단계별 검증, 제한된 검색, 재현 가능한 평가를 제공하는 감사 가능한 주장·증거 검증 루프입니다
AI 에이전트를 위한 경량 Postgres, Rust로 구현, 하나의 런타임에서 수천 개의 격리된 데이터베이스 제공
그래프 엔진으로 컨텍스트를 조립하고, 객체 저장소 기반에서 에이전트가 코드처럼 그래프 데이터를 분기·타입·검토·병합·감사·거버넌스합니다
SeekStorm – 러스트 기반 벡터·전체 텍스트 검색, 임베드 라이브러리·자체 서버·클라우드 서비스 중 선택 가능
대규모 언어 모델을 위한 확장 가능한 데이터 전처리·정제 툴킷
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기README 전체를 불러오는 중입니다. 아래는 저장된 발췌입니다.
자연어로 Google BigQuery 데이터를 분석하는 채팅 웹 애플리케이션입니다. • 자연어 질문을 SQL로 자동 변환 • BigQuery 쿼리 실행 및 결과 테이블 표시 • AI 기반 결과 요약 및 설명 • 백엔드: Python, FastAPI, Google Cloud BigQuery • 프론트엔드: Next.js 14, React, Tailwind CSS, TanStack Table • AI: Anthropic Claude API • Python 3.11+ • Node.js 18+ • Google Cloud 프로젝트 및 BigQuery 데이터셋 • Anthropic API 키 1. http://localhost:3000 접속 2. 왼쪽에서 분석할 테이블 선택 3. 채팅창에 자연어로 질문 입력 4. AI가 SQL을 생성하고 결과를 테이블로 표시 • "지난달 매출 상위 10개 제품은?" • "카테고리별 평균 가격을 알려줘" • "일별 주문 건수 추이를 보여줘" • "가장 많이 팔린 제품 5개와 수량"README 전문 보기 ↗
자연어로 Google BigQuery 데이터를 분석하는 채팅 웹 애플리케이션입니다.
cd backend
# 가상환경 생성
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
# 환경 변수 설정
cp .env.example .env
# .env 파일을 편집하여 실제 값 입력
# 서버 실행
uvicorn app.main:app --reload
cd frontend
# 의존성 설치
npm install
# 개발 서버 실행
npm run dev
backend/.env
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
GCP_PROJECT_ID=your-project-id
BIGQUERY_DATASET_ID=your-dataset-id
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx
ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:3000
| Method | Endpoint | 설명 |
|---|---|---|
| GET | /api/tables | 테이블 목록 조회 |
| GET | /api/tables/{id}/schema | 테이블 스키마 조회 |
| POST | /api/chat | 자연어 질문으로 데이터 분석 |
| POST | /api/query | SQL 직접 실행 |
.env 파일을 절대 커밋하지 마세요MIT