基于大模型和 RAG 的智能问数系统SQLBot

SQLBot 项目是由 DataEase 开源项目组（隶属于飞致云）推出的，一款基于大语言模型（LLM） 和 RAG（检索增强生成） 技术的开源智能问数系统。它的核心目标是让用户通过自然语言就能轻松查询数据库，获取数据结果和可视化图表，降低数据查询和分析的门槛。

下面我将从几个方面为你详细介绍 SQLBot：

🗃️ 核心功能与特点

SQLBot 的核心功能与特点主要包括：

自然语言转 SQL（Text-to-SQL）: 用户只需用自然语言提问（例如“上周销售额最高的产品是什么？”），SQLBot 便能利用大模型和 RAG 技术自动生成相应的 SQL 查询语句，执行并返回结果。数据可视化: 查询结果不仅可以以表格形式展示，还能自动生成多种类型的可视化图表，如柱状图、条形图、折线图等，并且支持在基础图表类型间切换。智能数据分析与预测: 除了基本查询，SQLBot 还支持进一步的数据分析、数据预测，并能查看生成的 SQL 语句，方便用户验证和理解。开箱即用: 只需配置好大模型和相关数据源，即可开始使用，简化了部署和初始设置流程。易于集成: SQLBot 设计上注重集成性，支持以下方式：
被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台以 MCP（模型上下文协议） 方式集成调用。通过小助手或 iframe 等方式快速嵌入到第三方业务系统（如OA、CRM、客服系统）中，为其增添智能问数能力。 安全可控: 提供了基于工作空间的资源隔离机制，不同业务单元或项目组可以在独立的空间内管理数据资源，确保数据源、问数历史、仪表板等资源的逻辑隔离。支持细粒度的数据权限控制，最小可精细到数据表的行/列级别乃至单个数据单元格的权限管理。

🏗️ 技术架构

SQLBot 主要采用以下技术构建：

开发语言: Vue (前端) 和 Python (后端)。部署方式: 支持 Docker Compose 一键部署，极大简化了安装流程。也可以通过 1Panel 应用商店快速安装。核心技术支持: 依赖大语言模型（LLM） 和 检索增强生成（RAG） 技术来实现高质量的 Text-to-SQL 生成。

⚙️ 快速开始与部署

SQLBot 的安装部署对用户比较友好：

环境准备: 确保有一台 Linux 服务器，并已安装 Docker 和 Docker Compose。

一键部署: 在服务器上执行以下命令：

# 创建目录
mkdir -p /opt/sqlbot
cd /opt/sqlbot
# 下载 docker-compose.yaml 文件
curl -o docker-compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/dataease/SQLBot/main/docker-compose.yaml
# 启动服务
docker compose up -d

访问系统: 部署完成后，在浏览器中访问
http://<你的服务器IP>:8000/。使用默认用户名
admin 和默认密码
SQLBot@123456 登录。

你也可以通过 1Panel 应用商店的“AI/大模型”品类中找到并快速部署 SQLBot。

📊 项目生态与许可

开源协议: SQLBot 遵循 FIT2CLOUD Open Source License 开源协议，该协议本质上是 GPLv3，但附带一些额外限制（例如，二次开发时不能修改 Logo 和版权信息）。如需商业授权，需联系飞致云。关联项目: 飞致云旗下拥有一系列明星开源项目，SQLBot 可与它们协同工作或作为补充：
DataEase: 人人可用的开源 BI 工具，提供强大的数据分析和可视化能力。1Panel: 现代化、开源的 Linux 服务器运维管理面板。MaxKB: 强大易用的企业级智能体平台。JumpServer: 广受欢迎的开源堡垒机。MeterSphere: 新一代的开源持续测试工具。

💎 总结

SQLBot 是一款旨在降低数据库查询门槛、提升数据获取和分析效率的开源智能工具。它通过结合前沿的大模型和 RAG 技术，将自然语言转换为 SQL 查询，并提供可视化和集成能力，使得业务人员、数据分析师和开发者都能更便捷地从数据中获取价值。

其开箱即用、易于集成和安全可控的特点，使其特别适合希望快速为现有系统嵌入智能问数功能，或提升团队数据驱动决策能力的企业和团队。

提示：开源项目迭代较快，文档和功能可能仍在不断发展和完善中。建议你直接访问其 Gitee 项目主页 或 GitHub 仓库 以获取最新的代码、文档和版本信息。