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crewAI/docs/v1.11.1/ko/tools/database-data/nl2sqltool.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

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Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

79 lines
3.9 KiB
Plaintext

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title: NL2SQL 도구
description: NL2SQLTool은 자연어를 SQL 쿼리로 변환하도록 설계되었습니다.
icon: language
mode: "wide"
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## 개요
이 도구는 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는 데 사용됩니다. 에이전트에 전달되면 쿼리를 생성하고 이를 사용하여 데이터베이스와 상호작용합니다.
이를 통해 에이전트가 데이터베이스에 접근하여 목표에 따라 정보를 가져오고, 해당 정보를 사용해 응답, 보고서 또는 기타 출력물을 생성하는 다양한 워크플로우가 가능해집니다. 또한 에이전트가 자신의 목표에 맞춰 데이터베이스를 업데이트할 수 있는 기능도 제공합니다.
**주의**: 에이전트가 Read-Replica에 접근할 수 있거나, 에이전트가 데이터베이스에 insert/update 쿼리를 실행해도 괜찮은지 반드시 확인하십시오.
## 요구 사항
- SqlAlchemy
- 모든 DB 호환 라이브러리(예: psycopg2, mysql-connector-python)
## 설치
crewai_tools 패키지 설치
```shell
pip install 'crewai[tools]'
```
## 사용법
NL2SQLTool을 사용하려면 데이터베이스 URI를 도구에 전달해야 합니다. URI는 `dialect+driver://username:password@host:port/database` 형식이어야 합니다.
```python Code
from crewai_tools import NL2SQLTool
# psycopg2 was installed to run this example with PostgreSQL
nl2sql = NL2SQLTool(db_uri="postgresql://example@localhost:5432/test_db")
@agent
def researcher(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config["researcher"],
allow_delegation=False,
tools=[nl2sql]
)
```
## 예시
주요 작업 목표는 다음과 같았습니다:
"각 도시에 대해 월별 평균, 최대, 최소 매출을 조회하되, 사용자 수가 1명 초과인 도시만 포함하세요. 또한 각 도시의 사용자 수를 세고, 평균 월 매출을 기준으로 내림차순 정렬하십시오."
그래서 에이전트는 DB에서 정보를 얻으려고 시도했고, 처음 시도는 잘못되었으므로 에이전트가 다시 시도하여 올바른 정보를 얻은 후 다음 에이전트로 전달합니다.
![alt text](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools/blob/main/crewai_tools/tools/nl2sql/images/image-2.png?raw=true)
![alt text](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools/raw/main/crewai_tools/tools/nl2sql/images/image-3.png)
두 번째 작업 목표는 다음과 같았습니다:
"데이터를 검토하고 상세한 보고서를 작성한 다음, 제공된 데이터를 기반으로 필드를 갖는 테이블을 데이터베이스에 생성하세요. 각 도시에 대해 월별 평균, 최대, 최소 매출 정보를 포함하되, 사용자 수가 1명 초과인 도시만 포함시키세요. 또한 각 도시의 사용자 수를 세고, 평균 월 매출을 기준으로 내림차순 정렬하십시오."
이제 상황이 흥미로워집니다. 에이전트는 테이블을 생성할 SQL 쿼리뿐만 아니라 데이터를 테이블에 삽입하는 쿼리도 생성합니다. 그리고 마지막에는 데이터베이스에 있던 것과 정확히 일치하는 최종 보고서도 반환합니다.
![alt text](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools/raw/main/crewai_tools/tools/nl2sql/images/image-4.png)
![alt text](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools/raw/main/crewai_tools/tools/nl2sql/images/image-5.png)
![alt text](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools/raw/main/crewai_tools/tools/nl2sql/images/image-9.png)
![alt text](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools/raw/main/crewai_tools/tools/nl2sql/images/image-7.png)
이것은 NL2SQLTool이 데이터베이스와 상호작용하고, 데이터베이스의 데이터를 기반으로 보고서를 생성하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 간단한 예시입니다.
이 도구는 에이전트의 논리와 데이터베이스와 상호작용하는 방식에 대해 무한한 가능성을 제공합니다.
```md
DB -> Agent -> ... -> Agent -> DB
```