支持快速嵌入到第三方业务系统，也支持被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台集成调用，让各类应用快速拥有智能问数能力。
提供基于工作空间的资源隔离机制，能够实现细粒度的数据权限控制。
一、项目简介
- 名称：SQLBot
- 目的：允许用户用自然语言（“问”）数据库、生成 SQL 查询语句，并返回查询结果。这也俗称 text-to-SQL。
- 核心技术：结合大模型（LLM, 如 ChatGPT 或其他生成式模型）和 RAG 的机制。RAG 允许先检索相关上下文／数据，再把这些内容用作生成的依据，以提高准确性和上下文相关性。
二、主要功能特点
从 README 和项目描述来看，SQLBot 拥有这些主要特点：
- 开箱即用（Out-of-the-box）
只需要配置大模型和数据源，就可以开始使用，无需从头写大量 SQL 或自己构造所有组件。 - 易于集成
支持嵌入第三方系统，也支持被一些 AI 应用平台集成（例如 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等）。这样别的应用想要有「智能问数」能力，可以把 SQLBot 拿来直接用。 - 安全可控
- 有工作空间隔离机制（workspace isolation），不同的用户／团队可以隔离资源。
- 支持细粒度的数据权限控制。也就是说，不是所有问答／SQL 查询都能访问所有表／所有数据，而是可以设定权限、限制哪些数据可被检索／查询。
三、工作原理／架构
下面是它的基本架构（从项目里看到的）：
- 用户通过前端界面输入自然语言的问题，比如 “过去一个月销售额最高的产品有哪些？”
- 系统先通过 RAG 模型：检索与这个问题相关的内容，这可能包括数据源的 schema（表结构、列说明）、历史查询、数据字典等。
- 基于检索到的上下文 + 用户的问题，大模型生成一个 SQL 查询语句（Text-to-SQL）。
- 然后将这个 SQL 在连接的数据源上执行，得到结果，最终返回给用户。
- 系统可能还有一些辅助功能，比如对用户查询的日志记录、权限检查、安全校验等。
项目中的目录结构显示有 backend、frontend、安装器（installer）、docker 配置等，说明它是一个完整的可部署系统。
四、安装与使用
大致流程如下：
- 要有一台 Linux 服务器（支持 docker）。
- 通过 docker 或 docker-compose 一键部署。项目里提供了 Dockerfile、docker-compose.yaml、启动脚本等。
- 配置数据源（PostgreSQL 或其他数据库），配置大模型（可能是某个开源 LLM 或商业接口）。
- 部署好后，用浏览器访问服务端（默认端口如 8000/8001），用户用账号密码登录。
五、优点与挑战
优点
- 使用门槛低：用户不必懂 SQL，就能查询数据库。对非技术人员友好。
- 效率高：生成 SQL 的自动化可以减少人工编写、调试查询的时间。
- 灵活性强：结合 RAG 检索上下文，可以在复杂 schema 和业务环境中有更好表现。
- 权限与安全考量：有工作空间与权限控制，适合企业／组织使用。
挑战 / 限制
- 生成 SQL 的准确性问题：大模型可能误解自然语言、生成不正确或非最优的 SQL。可能导致性能问题或错误查询。
- 上下文获取问题：RAG 阶段检索到的内容质量很关键。如果 schema 描述不全、数据字典不好、检索机制弱，生成 SQL 的效果就差。
- 权限安全风险：虽有权限控制，但要实现真正细粒度安全（比如隐私／敏感数据、用户不得访问某些行／某些列）是有挑战的。
- 成本与资源：大模型算力、存储、维护开销不小；RAG 检索也要维护索引、存储上下文材料等。
六、应用场景
一些典型应用场景可能包括：
- 企业内部 BI（商业智能）：业务人员通过自然语言查询数据库里的销售／用户／运营数据。
- 客户服务支持：例如客户问某产品库存情况，系统自动查询数据库，返回答案。
- Dashboard & 报表系统：自动生成 SQL 报表／图表。
- 数据驱动的决策支持系统：非技术高管可以直接访问数据。
- 嵌入到其他 AI 工具／应用平台中，为这些应用添加「问数据」能力。
