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Enterprise Big Data Copilot

by hani-ben-dhaou
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Enterprise Big Data Copilot

自然言語の質問を、検証済みでスキーマ対応のTrino SQLに変換するAIコパイロット。RAG、MCPツール、ローカルLLM推論を使用します。

概要

Enterprise Big Data Copilotを使用すると、ユーザーは平易な英語でBig Dataプラットフォームにクエリを実行できます。LangGraphパイプラインが関連ドキュメント（RAG）とライブスキーマメタデータ（MCP）を取得し、ローカルLLM（Ollama）でSQLを生成し、安全性とスキーマのルールに照らして検証し、プラットフォームに到達可能な場合はTrinoで実行して実際の行を返します。

Related MCP server: Doris MCP Server

機能

  • Trino向けの自然言語Text-to-SQL生成

  • OllamaによるローカルLLM推論（クラウドAPI不要）

  • Trino / Hive / Icebergドキュメントに対するRAG検索（Qdrant）

  • ライブカタログメタデータに基づくスキーマ対応生成

  • SQL検証（読み取り専用SELECTの強制、構文チェック、スキーマ接地）と自動再生成ループ

  • Trinoからのベストエフォート型クエリ実行と結果取得

  • メタデータ、クエリ、プロファイリングツールを公開するModel Context Protocol（MCP）サーバー

  • Open WebUI向けOpenAI互換API

  • LangSmithによるエンドツーエンドのパイプライントレース

アーキテクチャ

flowchart LR
    User --> API
    API --> Agent
    Agent --> RAG
    RAG --> Qdrant
    Agent --> LLM
    Agent --> MCP
    MCP --> Trino
    Agent --> Validation
    Agent --> Response
    Response --> User

技術スタック

技術

目的

Python + FastAPI

バックエンドおよびREST/OpenAI互換API

LangGraph

パイプラインオーケストレーション（RAG → スキーマ → SQL → 検証 → 実行）

Ollama

ローカルLLM（llama3.2）と埋め込み（mxbai-embed-large）

LangChain + Qdrant

RAGドキュメント検索

FastMCP

Model Context Protocolサーバー（ツール）

LangSmith

パイプラインのトレースとモニタリング

Trino

SQLクエリエンジン（TPCHデモカタログ）

Open WebUI

チャットUI（オプション）

Docker

コンテナ化されたインフラストラクチャ

プロジェクト構造

app/
├── agent/            # SQL agent + prompts (Ollama)
├── api/              # REST + OpenAI-compatible endpoints
├── core/             # Config, models, exceptions, logging
├── formatter/        # Response formatting
├── mcp/              # MCP server, client, catalog services
├── orchestrator/     # LangGraph pipeline
├── rag/              # Ingestion and retrieval (Qdrant)
├── services/         # Trino client
└── validator/        # SQL validation
tests/                # pytest suite
docker/               # App image + Trino config
docs/                 # RAG knowledge base
scripts/              # Document ingestion CLI

はじめに

前提条件

  • Python 3.11または3.12（3.13はサポートされていません）

  • Docker + Docker Compose

  • GPUはオプション（OllamaはCPUで実行可能）

インストール

git clone https://github.com/hani-ben-dhaou/Enterprise-Big-Data-Copilot.git
cd entreprise-bigdata-copilot

python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate | macOS/Linux: source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt   # pytest

設定

cp .env.example .env

主要な変数（デフォルトはローカル開発で動作します）:

変数

説明

OLLAMA_BASE_URL / OLLAMA_MODEL

LLMサーバーとモデル（llama3.2）

OLLAMA_EMBED_MODEL

埋め込みモデル（mxbai-embed-large）

QDRANT_HOST / QDRANT_PORT

Qdrantベクトルデータベース

TRINO_HOST / TRINO_PORT / TRINO_CATALOG / TRINO_SCHEMA

Trino（デフォルトカタログtpch、スキーマtiny）

MCP_TRANSPORT

inprocess（デフォルト、Windows推奨）またはsse

MCP_METADATA_SOURCE

inmemory（デモカタログ）またはtrino（ライブメタデータ）

ENABLE_SQL_EXECUTION

検証済みSQLをTrinoで実行

LANGCHAIN_TRACING_V2

trueに設定するとLangSmithトレースを有効化

LANGCHAIN_API_KEY

お使いのLangSmith APIキー（空の場合はトレース無効）

LANGCHAIN_PROJECT

LangSmithプロジェクト名（デフォルトcopilot）

実行

# 1. Start infrastructure (Ollama, Qdrant, Trino)
docker compose up -d

# 2. Pull models and ingest documentation (Qdrant must be up)
docker exec -it copilot-ollama ollama pull llama3.2
docker exec -it copilot-ollama ollama pull mxbai-embed-large
python scripts/ingest_docs.py

# 3. Start the API
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

# 4. Optional: standalone MCP server (SSE on :8001)
python -m app.mcp.server

使用方法

自然言語で質問します:

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question":"Show me the top 10 customers by total revenue last month"}'

レスポンスには、生成されたSQL、説明、信頼スコア、警告、そして実行が有効な場合は結果の行が含まれます:

{
  "question": "Show me the top 10 customers by total revenue last month",
  "sql": "SELECT ...",
  "explanation": "...",
  "confidence": 0.92,
  "warnings": [],
  "dialect": "trino",
  "results": [["42", "Acme", 98765.00]],
  "execution": {"status": "ok", "columns": ["id", "name", "revenue"], "row_count": 1, "truncated": false}
}

その他のエンドポイント: GET /api/v1/schema（カタログ一覧）、GET /api/v1/health、POST /v1/chat/completions（OpenAI互換、Open WebUIで使用）。

テスト

pytest

テストスイートは密閉型で、ライブスタックなしで実行されます（146テスト）。

トレースとモニタリング

すべてのパイプラインクエリ（RAG検索、スキーマ参照、SQL生成、検証 ループ、実行）は、LangSmith でトレースできます。 無料アカウントを作成し、APIキーを取得して、以下を設定します: LANGCHAIN_TRACING_V2=true、LANGCHAIN_API_KEY=<your key>、およびオプションで LANGCHAIN_PROJECT=copilot。キーが設定されていない間はトレースはオフのままです。

コパイロットパイプライン実行のLangSmithトレース

Docker

docker compose でフルスタックを実行します:

サービス

コンテナ

ポート

Ollama

copilot-ollama

11434

Qdrant

copilot-qdrant

6333

Trino

copilot-trino

8080

Open WebUI

copilot-webui

3000

Copilot API

copilot-api

8000

MCP Server

copilot-mcp

8001

名前付きボリュームは、Ollamaモデル、Qdrantデータ、Open WebUIデータを永続化します。ollamaボリュームはexternalとして宣言されています。存在しない場合は一度作成してください:

docker volume create ollama
docker compose up -d
docker compose ps
docker compose logs -f copilot-api
docker compose down

Windowsに関する注意: 実際のSSE上のMCPは、Windowsのイベントループで不安定になることがあります。Windowsでのローカル開発ではMCP_TRANSPORT=inprocessのままにし、Linux/DockerではSSEを使用してください。

This server cannot be installed

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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