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SQLBot：基于大模型和RAG的智能问数系统

news 2025/11/1 12:31:49

摘要

SQLBot是一款基于大模型和RAG（检索增强生成）技术的智能问数系统，通过自然语言处理实现Text-to-SQL转换，为用户提供直观的数据查询和分析能力。本文深入分析了SQLBot的技术架构、核心组件实现和设计模式，为开发者提供全面的技术参考。

1. 项目应用场景

SQLBot主要应用于以下场景：

企业数据分析：业务人员通过自然语言查询企业数据库，无需掌握SQL语法

BI系统集成：作为智能查询组件集成到现有BI平台中

数据可视化：自动生成图表和分析报告

AI应用开发：为n8n、MaxKB、Dify、Coze等AI平台提供智能问数能力

教育培训：帮助用户学习数据分析和SQL查询

2. 学习目标

通过分析SQLBot核心代码，我们将掌握：

基于FastAPI的现代Web API架构设计

LangChain框架在企业级应用中的实践

RAG技术在Text-to-SQL场景的应用

Vue3 + TypeScript前端架构设计

微服务架构下的组件解耦设计

向量数据库在语义检索中的应用

3. 目录结构分析

SQLBot/
├── backend/                    # 后端服务（Python FastAPI）
│   ├── apps/                  # 应用模块
│   │   ├── ai_model/         # AI模型管理
│   │   ├── chat/             # 聊天核心功能
│   │   ├── dashboard/        # 仪表板
│   │   ├── data_training/    # 数据训练
│   │   ├── datasource/       # 数据源管理
│   │   ├── mcp/              # MCP协议支持
│   │   ├── system/           # 系统管理
│   │   ├── template/         # 模板管理
│   │   └── terminology/      # 术语管理
│   ├── common/               # 公共组件
│   │   ├── core/            # 核心配置
│   │   └── utils/           # 工具函数
│   ├── alembic/             # 数据库迁移
│   └── main.py              # 应用入口
├── frontend/                 # 前端应用（Vue3 + TypeScript）
│   ├── src/
│   │   ├── api/             # API接口
│   │   ├── components/      # 通用组件
│   │   ├── views/           # 页面视图
│   │   ├── stores/          # 状态管理
│   │   ├── router/          # 路由配置
│   │   └── utils/           # 工具函数
│   └── package.json         # 依赖配置
├── g2-ssr/                  # 图表服务端渲染
├── installer/               # 安装脚本
└── docker-compose.yaml      # 容器编排