通过猫头虎开源AI分享｜基于大模型和RAG的一款智能text2sql问答系统：SQLBot（SQL-RAG-QABot），能够帮你用自然语言查询数据库

猫头虎开源AI分享｜基于大模型和RAG的一款智能text2sql问答系统：SQLBot（SQL-RAG-QABot），能够帮你用自然语言查询数据库

大家好，我是猫头虎 。今天要和大家分享一款特别实用的智能问答数据库系统 ——SQLBot（SQL-RAG-QABot）。

它的核心功能就是：
把自然语言问题自动转成数据库能理解的 SQL 语句
再去数据库里执行查询
然后生成图表和分析结果

也就是说，你只需要一句话，就能把数据库里的数据“问”出来。是不是很酷？

执行 SQL，还协助进一步的就是而且 SQLBot 不仅仅分析、解释、验证和预测，还能把多个问答过程构造成一个内容看板，真正实现数据驱动的智能交互。

，它就是更重要的开箱即用：配置模型和数据源即可上手。还支持快速嵌入第三方业务系统，或者作为组件被n8n、MaxKB、Dify、Coze等 AI 平台调用。

猫头虎 fork 的 GitHub 项目地址：
https://github.com/MaoTouHU/SQL-RAG-QABot

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基于大模型和 RAG 的智能问数系统

文章目录

• 猫头虎开源AI分享｜基于大模型和RAG的一款智能text2sql问答系统：SQLBot（SQL-RAG-QABot），可以帮你用自然语言查询数据库
• • SQLBot 的优势
  • ️ 快捷开始
  • • 1. 安装部署
    • 2. 访问方式
  • UI 展示
  • ⭐ Star History
  • 总结

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SQLBot 的优势

SQLBot 是一款基于大模型 + RAG（检索增强生成）的智能 text2sql 系统，重要优势包括：

• 开箱即用
  只需配置大模型和数据源即可开启问数之旅，结合 RAG 让 text2sql 更精准。

• 易于集成
  轻松嵌入第三方业务系统，或者接入 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 平台，让应用瞬间拥有智能问数能力。

• 安全可控
  提供基于工作空间的资源隔离机制，支持细粒度的素材权限控制。

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️ 快速开始

1. 安装部署

准备一台 Linux 服务器，执行以下一键安装脚本。
在运行 SQLBot 前，请确保已安装好Docker 和 Docker Compose。

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

当然，你也可以借助1Panel 应用商店一键部署，简单省心。

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2. 访问方式

部署完成后，在浏览器中打开：

• 地址: http://<你的服务器IP>:8000/
• 默认用户名: admin
• 默认密码: SQLBot@123456

登录后即可进入可视化界面，像聊天一样向数据库提问。

GIF 效果演示图：

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UI 展示

下面是 SQLBot 的 Q&A 界面，允许看到，输入自然语言挑战后，就会自动转成 SQL 并执行：

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⭐ Star History

SQLBot 项目已经在 GitHub 上收获了不少 Star，未来也会不断更新。
假设你对 AI + 素材查询感兴趣，不妨点个 ⭐ 拥护一下！

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总结

SQLBot（SQL-RAG-QABot）是一款非常实用的智能 text2sql 系统，能够帮助我们用自然语言直接查询数据库，并生成图表和数据分析。

• 适合开发者、材料分析师、业务人员迅速获取数据
• 支持开箱即用 + 第三方集成
• 同时兼顾易用性与安全性

未来，我会继续尝试基于 SQLBot 构建更智能的素材应用，甚至直接把它做成一个AI 数据分析助理 。

方案地址再次放上：
https://github.com/MaoTouHU/SQL-RAG-QABot

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以上就是今天的分享，欢迎大家在评论区交流。
我是 猫头虎 ，我们下篇博客见！

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