大家好，我是 Java陳序員。
在數據驅動決策的時代，每個企業和個人都渴望快速從數據中挖掘價值，但複雜的 SQL 語句、繁瑣的數據庫操作卻成了橫亙在多數人面前的高牆。
今天，給大家介紹一款基於大模型和 RAG 的智能問數系統，通過對話分析數據，告別複雜 SQL！
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項目介紹
SQLBot —— 一款基於大模型和 RAG 的智能問數系統，是對話式數據分析神器。它通過結合大模型與 RAG（檢索增強生成）技術，實現了高質量的文本轉 SQL 功能。
功能特色：
- 開箱即用: 無需複雜的配置流程，只需簡單設置好大模型和數據源，就能立即開啓智能問數之旅
- 多樣化操作：支持生成 SQL、生成圖表、數據分析、數據預測等多種操作，滿足不同的數據需求
- 數據源管理：可配置多種數據庫連接信息，輕鬆對接各類數據源
- 工作空間管理：實現資源隔離和權限管理，方便團隊協作與數據管控
- 多模型支持：兼容阿里雲百鍊、千帆大模型、DeepSeek、騰訊混元、訊飛星火、Gemini、OpenAI、Kimi 等多種主流大模型
- 易於集成: 支持快速嵌入到第三方業務系統，也支持被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 應用開發平台集成調用，讓各類應用快速擁有智能問數能力
- 安全可控：提供基於工作空間的資源隔離機制，能夠實現細粒度的數據權限控制，確保敏感數據只被授權人員訪問，讓數據查詢既便捷又安全
工作原理：
快速上手
SQLBot 支持 Docker 部署，可使用 Docker 快速部署。
1、拉取鏡像
docker pull dataease/sqlbot
2、創建掛載目錄
mkdir -p /data/software/sqlbot/{excel,file,images,logs,postgresql}
3、運行容器
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、容器啓動成功後，瀏覽器訪問
http://{IP/域名}:8080
- 用户名:
admin - 密碼:
SQLBot@123456
功能體驗
SQLBot 開啓問數功能需要先配置 AI 模型和數據源。
AI 模型配置
1、進入後台系統管理，選擇 AI 模型配置，點擊添加模型
2、選擇好模型供應商後，輸入模型名稱、模型、API Key 等配置信息
3、最後，點擊保存
數據源配置
1、打開首頁，選擇數據源，點擊新建數據源
2、選擇好數據源後，輸入數據源連接信息，點擊校驗
3、數據源配置信息校驗通過後，點擊下一步，選擇數據表
4、最後，點擊保存
智能問數
1、首頁智能問數，點擊開啓問數
2、選擇數據源，並確定
3、在對話框中輸入描述，開始生成圖表信息
儀表盤
SQLBot 還提供了儀表盤的功能，可以將智能問數產生的圖表自定義刻製成儀表盤。
1、首頁儀表盤，點擊新建儀表盤
2、選擇要展示的圖表
3、同時支持富文本、Tab設計
4、最後，預覽並保存
無論你是需要快速生成報表的業務人員、追求效率的分析師，還是希望為系統賦能的開發者，SQLBot 都能成為你的得力助手。快去部署體驗吧~
項目地址：https://github.com/dataease/SQLBot
最後
推薦的開源項目已經收錄到 GitHub 項目，歡迎 Star：
https://github.com/chenyl8848/great-open-source-project
或者訪問網站，進行在線瀏覽：
https://chencoding.top:8090/#/
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