只需提问就能查数据库！这个1.5K星标的SQL神器为何让非技术同学疯狂？

近期，有一个被称作SQLBot的开源项目，在技术社区之中引发了普遍关注，它能使那些没有技术背景的用户，借助自然语言去直接查询数据库，这说不定会对我们与数据交互所采取的方式产生改变。

智能问数系统开源发布

SQLBot是依据当下主流的大语言模型以及RAG技术架构来进行开发的，达成了从自然语言往SQL查询语句的自动转变，这件事得以实现 。这个系统是在2024年8月的时候，于GitHub平台正式开源头使用该系统的开发者只要完成基础配置，就能够挺快地部署去使用它 。

此系统对业务人员而言极为适配使其能直接予以运用，他们只需进行如“显示第三季度销售额位列前五的产品”这般自然语言性质指令的输入，系统便能够去自动达成并生成与之对应的SQL查询语句，进而将结构化数据返还回来，如此这般设计极大地让数据库查询的技术门槛得以降低 。

核心功能解析

docker run -d \  --name sqlbot \  --restart unless-stopped \  -p 8000:8000 \  -p 8001:8001 \  -v ./data/sqlbot/excel:/opt/sqlbot/data/excel \  -v ./data/sqlbot/images:/opt/sqlbot/images \  -v ./data/sqlbot/logs:/opt/sqlbot/logs \  -v ./data/postgresql:/var/lib/postgresql/data \  dataease/sqlbot

系统的核心功能涵盖Text-to-SQL转换、开箱即用以及易于集成这三大特性，针对Text-to-SQL模块而言，它借助大模型的理解能力以及RAG技术的检索增强，担保所生成的SQL语句既能契合语法规范，又可要恰当反射用户查询意图，这是其实现的方式。

针对于部署这一方面，开发者仅仅只需去配置大模型 API 密钥以及数据库连接信息，便能够在 30 分钟之内完成系统搭建工作，这个系统还支撑与 n8n、MaxKB 等主流业务系统的无缝衔接整合，进而为企业给予统一的智能数据查询入口 。

配置流程详解

未使用之前，得要完成两个基础方面的配置，其一为AI大模型接入，其二是数据源连接。于大模型配置这个环节当中，用户得从支持的模型服务商里挑选一家，又要去配置API域名以及密钥等参数，现下系统已经兼容国内外主流大模型服务 。

数据源配置对MySQL、PostgreSQL等常见数据库类型加以支持，用户要给出数据库地址、端口、认证信息等基础连接参数，系统会自动去获取数据库的表结构信息，以此来为后续的智能查询奠定基础 。

智能查询体验

于实际查询之时，当用户创建新对话并挑选数据源而后，能够径直输入查询需求。比如说输入“以柱状图呈现各区域的销售量对比状况”，系统会在数秒之内生成可视化图表。要是未指定图表类型，系统会按照查询内容智能化地择优选择最为合适的展现形式。

每种生成出来的图表，皆支持进行类型切换，和放大之后予以查看，还能够导出成为PNG图片格式。用户另外还能够查看于图表背后所存在的明细数据，并且支持导出为Excel格式内容。为了保证查询具备准确性，系统会同步展现出生成的SQL语句，以此便于技术人员去进行验证 。

智能分析与预测

除了基础的查询之外系统还是具备数据分析以及另外的预测能力的当用户用于查询时间序列数据的时刻系统会顺着自动识别趋势方面的特征然后做出业务层面里的解读与此同时依据历史形式数据对未来指标的走势图势做预测。

对于测试案例里，系统针对某电商平台的销售数据予以分析之后，不但精准指明了增长趋势，而且还预测了下个季度的销售额区间，进而又详细说明了预测依据以及逻辑推理过程，以此为决策给予了有力支持 。

仪表板功能

系统所提供的仪表板功能，使得用户能够把常用查询结果，固化成为业务看板。比如说，销售团队能对多个相关图表进行组合，进而形成销售运营看板，达成关键指标的统一监控 。

这个功能，对那种存在有规律查看固定报表需求范畴之内的业务情境来讲，是极为适配的，用户无需再一回回重复地录入查询指令，所有的关键数据，都在经过定制处理的仪表板那儿进行集中呈现，如此这般，极大地提高了数据获取运行的相关效率。

企业数据量持续增长的情况下，诸如称之为SQLBot的自然语言查询工具，会不会成为业务人员作为必备、标配而不可或缺的数据分析工具呢？关于此，欢迎在评论区去分享你个人的看法倘若你认为这一篇具有一定意义及价值的文章有所帮助那么请拿出诸如实施点赞这样体现支持的行为并且加以分享让更多有需求的朋友得以知晓 。