初始化项目；更新至 v0.1.0_20251209 版本

services/gemini.ts

@@ -0,0 +1,58 @@
+
+import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
+import { SqlGenerationRequest } from "../types";
+
+const generateSqlPrompt = (data: SqlGenerationRequest): string => {
+  return `
+你是一名世界级的数据库架构师和SQL专家。请根据以下提供的信息，编写一个精确、高效的 SQL 查询语句。
+
+### 1. 目标数据库类型
+**${data.databaseType}**
+(请严格遵守该数据库的方言规范，包括引号使用、函数名称、分页语法、字符串连接方式等)
+
+### 2. 业务表结构与字段说明
+${data.tableStructure}
+
+### 3. 字典表信息 (用于代码转义)
+${data.dictionaryData}
+
+### 4. 查询需求
+${data.requirement}
+
+### 任务要求：
+1. **自动关联**：根据表结构和字典表，自动构建 JOIN 语句。
+2. **字典翻译**：需求中提到的字段如果需要字典翻译（例如：政治面貌、国籍等），请务必关联字典表，取出对应的中文名称（Label/Value）。
+3. **输出格式**：只返回一段纯净的 SQL 代码，不需要 markdown 标记（如 \`\`\`sql），不需要解释文字。
+4. **命名规范**：使用清晰的表别名（Alias），例如 main_table 为 t1, dict_table 为 d1 等。
+5. **语法兼容**：针对 **${data.databaseType}** 进行优化。例如：
+   - 如果是 Oracle，请注意字段通常大写，使用双引号处理特殊列名，日期处理使用 TO_DATE/TO_CHAR。
+   - 如果是 MySQL，使用反引号 (\`) 处理列名。
+   - 如果是 SQL Server，使用 [] 处理列名，注意 TOP 语法。
+`;
+};
+
+export const generateSql = async (requestData: SqlGenerationRequest): Promise<string> => {
+  try {
+    const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.API_KEY });
+    
+    // Using gemini-2.5-flash for speed and good reasoning capabilities on coding tasks
+    const response = await ai.models.generateContent({
+      model: 'gemini-2.5-flash',
+      contents: generateSqlPrompt(requestData),
+      config: {
+        thinkingConfig: { thinkingBudget: 0 }, // Disable thinking for faster direct response
+        temperature: 0.2, // Lower temperature for more deterministic code generation
+      }
+    });
+
+    let sql = response.text || '';
+    
+    // Clean up potential markdown formatting if the model adds it despite instructions
+    sql = sql.replace(/^```sql\n/, '').replace(/^```\n/, '').replace(/\n```$/, '');
+    
+    return sql.trim();
+  } catch (error) {
+    console.error("Error generating SQL:", error);
+    throw new Error("生成 SQL 失败，请检查 API Key 或网络连接。");
+  }
+};