SQL2HIVE

把一段 SQL 交给一个固定的三段 Skill Pipeline，让大模型返回：

• CTE / Final Query 的逻辑关系
• 每个块在整条链路里的职责
• 每个块的关键计算、过滤、having、分组、join 条件和表列信息
• 可直接渲染成结构图的图节点、边和 layout hints

本地不做 SQL AST 解析。
本地只做一件小事：给每个顶层 CTE 和最终查询打稳定锚点 block_id，然后要求模型所有图对象都引用这些 id。

当前架构

1. 浏览器输入 SQL
2. 服务端给 SQL 做轻量 block 标记
3. 服务端分三段把 SQL + block anchors + skill prompt + JSON schema 发给 OpenAI Responses API
4. 模型依次返回关系 IR、block 语义 IR、graph projection
5. 服务端统一归一化
6. 前端把 JSON 渲染成左 SQL 右画板页面

如果本地没有配置 OPENAI_API_KEY，页面会自动退回 mock 模式，先让你测试：

• SQL 选区联动
• 图形布局
• 节点点击弹层

项目目标

这个项目只做两件事：

1. 把 SQL 讲成一张清楚的 CTE 关系图
2. 让左边 SQL 输入区和右边结构图联动

不做：

• SQL AST 工程解析器
• schema 接入
• 数据库执行
• 业务元数据平台

本地运行

npm install
npm run build
npm run start

默认地址：

• http://127.0.0.1:3000

Live 模式

配置环境变量后，页面里的 Auto / Live 会走真实模型：

export OPENAI_API_KEY=your_key
export OPENAI_MODEL=gpt-5.5
npm run build
npm run start

可选变量：

• OPENAI_API_KEY
• OPENAI_MODEL
• PORT

文档

• 架构说明
• 输出契约

技术取舍

• 本地只保留 block 锚点，不做 AST
• 模型输出必须走 Structured Outputs
• block 切分由本地负责，关系理解由模型负责
• 布局坐标由前端负责，模型只给布局 hint
• 图节点必须绑定已有 block_id
• 前端只做渲染和交互，不做 SQL 理解