SQLBot —— 一款基于大模型和 RAG 的智能问数系统，是对话式数据分析神器。它通过结合大模型与 RAG（检索增强生成）技术，实现了高质量的文本转 SQL 功能。大家好，我是 Java陈序员。
在数据驱动决策的时代，每个企业和个人都渴望快速从数据中挖掘价值，但复杂的 SQL 语句、繁琐的数据库操作却成了横亘在多数人面前的高墙。
今天，给大家介绍一款基于大模型和 RAG 的智能问数系统，通过对话分析数据，告别复杂 SQL！
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项目介绍
SQLBot —— 一款基于大模型和 RAG 的智能问数系统，是对话式数据分析神器。它通过结合大模型与 RAG（检索增强生成）技术，实现了高质量的文本转 SQL 功能。
功能特色：
- 开箱即用: 无需复杂的配置流程，只需简单设置好大模型和数据源，就能立即开启智能问数之旅
- 多样化操作：支持生成 SQL、生成图表、数据分析、数据预测等多种操作，满足不同的数据需求
- 数据源管理：可配置多种数据库连接信息，轻松对接各类数据源
- 工作空间管理：实现资源隔离和权限管理，方便团队协作与数据管控
- 多模型支持：兼容阿里云百炼、千帆大模型、DeepSeek、腾讯混元、讯飞星火、Gemini、OpenAI、Kimi 等多种主流大模型
- 易于集成: 支持快速嵌入到第三方业务系统，也支持被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台集成调用，让各类应用快速拥有智能问数能力
- 安全可控：提供基于工作空间的资源隔离机制，能够实现细粒度的数据权限控制，确保敏感数据只被授权人员访问，让数据查询既便捷又安全
工作原理：
快速上手
SQLBot 支持 Docker 部署，可使用 Docker 快速部署。
1、拉取镜像
docker pull dataease/sqlbot
2、创建挂载目录
mkdir -p /data/software/sqlbot/{excel,file,images,logs,postgresql}
3、运行容器
docker run -d \--name sqlbot \--restart unless-stopped \-p 8000:8000 \-p 8001:8001 \-v /data/software/sqlbot/excel:/opt/sqlbot/data/excel \-v /data/software/sqlbot/file:/opt/sqlbot/data/file \-v /data/software/sqlbot/images:/opt/sqlbot/images \-v /data/software/sqlbot/logs:/opt/sqlbot/app/logs \-v /data/software/postgresql:/var/lib/postgresql/data \--privileged=true \dataease/sqlbot
4、容器启动成功后，浏览器访问
http://{IP/域名}:8080
- 用户名:
admin - 密码:
SQLBot@123456
功能体验
SQLBot 开启问数功能需要先配置 AI 模型和数据源。
AI 模型配置
1、进入后台系统管理，选择 AI 模型配置，点击添加模型
2、选择好模型供应商后，输入模型名称、模型、API Key 等配置信息
3、最后，点击保存
数据源配置
1、打开首页，选择数据源，点击新建数据源
2、选择好数据源后，输入数据源连接信息，点击校验
3、数据源配置信息校验通过后，点击下一步，选择数据表
4、最后，点击保存
智能问数
1、首页智能问数，点击开启问数
2、选择数据源，并确定
3、在对话框中输入描述，开始生成图表信息
仪表盘
SQLBot 还提供了仪表盘的功能，可以将智能问数产生的图表自定义刻制成仪表盘。
1、首页仪表盘，点击新建仪表盘
2、选择要展示的图表
3、同时支持富文本、Tab设计
4、最后，预览并保存
无论你是需要快速生成报表的业务人员、追求效率的分析师，还是希望为系统赋能的开发者，SQLBot 都能成为你的得力助手。快去部署体验吧~
项目地址：https://github.com/dataease/SQLBot
最后
推荐的开源项目已经收录到 GitHub 项目，欢迎 Star：
https://github.com/chenyl8848/great-open-source-project
或者访问网站，进行在线浏览：
https://chencoding.top:8090/#/
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