详情介绍
在企业日常运营中,数据明明就在数据库里,但想拿到一份准确的销售报表,往往需要排队等数据分析师写SQL。这个等待过程短则几小时,长则一两天,等拿到数据时,商机已经错过了。SQLBot的出现,正是为了解决这个普遍存在的痛点。
SQLBot由飞致云旗下DataEase开源项目组于2025年8月正式发布。它的核心思路很直接:既然大语言模型能理解人类语言,也能生成SQL代码,那把这两件事连起来不就行了?用户用自然语言问“上个月华东区卖得的五款产品是什么”,SQLBot负责把这个问法转换成正确的SQL语句,去数据库里查询,把结果以表格或图表的形式返回给你。
但把这件事做准确并不简单。大模型虽然懂SQL语法,但它不了解你的业务。比如“活跃用户”在你的公司指“30天内登录过”,在另一家公司指“7天内有过购买行为”。为了让模型“懂行”,SQLBot设计了一套业务上下文配置机制。你可以在系统里定义术语,告诉模型“JS指的是JumpServer产品”;可以录入示例SQL,让模型学习复杂查询怎么写;还可以管理表关联关系,确保多表联查时逻辑正确。
安全方面,SQLBot采用了工作空间隔离的架构,不同团队的数据被严格分开。权限控制可以精细到数据表的行和列,比如销售A只能看到自己负责区域的客户数据,不能看到全国的。这种设计让企业可以放心地把数据查询能力开放给更多业务人员。
目前SQLBot已经迭代到v1.6.0版本,新增了与企业微信、钉钉、飞书的集成登录,支持在图表中使用多个指标进行对比分析,还提供了执行详情查看功能,让token消耗和执行时间变得透明可控。作为一个开源项目,SQLBot在GitHub上保持着活跃的更新节奏,社区用户可以自由下载、部署和二次开发。
官网入口地址
下载地址
SQLBot采用开源模式,代码公开。你可以通过以下方式获取:
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GitHub直接下载:访问https://github.com/dataease/SQLBot,克隆或下载源码包
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1Panel应用商店:已安装1Panel的用户,可在应用商店的“AI/大模型”分类中找到SQLBot,一键部署
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Docker镜像:项目提供Docker部署方式,适合快速体验
如果你是普通用户不想自己部署,也可以访问在线的SaaS版本(需关注官方渠道)。
功能介绍
自然语言转SQL
这是SQLBot最基础也最核心的能力。你可以在对话框里直接输入问题,比如“统计各部门2026年第一季度的招聘人数”,系统会自动理解意图,生成对应的SQL语句去数据库执行。生成的SQL会展示给你看,方便核对逻辑是否正确。
智能可视化分析
查询结果不只是干巴巴的数字表格。SQLBot会根据数据特征自动推荐图表类型,时间趋势数据用折线图,分类对比数据用柱状图,占比分析用饼图。在v1.6.0版本中,还支持在一个图表里同时使用多个指标,比如把销售额和订单量两条曲线放在同一张图里对比。
多轮对话与深度探索
数据分析往往不是一问一答就能结束的。拿到第一轮结果后,你可以继续追问“把时间范围扩大到全年看看趋势”或者“按产品类别拆开看一下”,SQLBot会记住之前的对话上下文,支持这种连续的数据钻取和分析。
数据预测能力
对于有时间规律的数据,SQLBot还能做一些简单的预测分析。比如你查了过去12个月的销售额,可以点击“数据预测”按钮,系统会基于历史数据生成未来几个月的趋势预测值,辅助你进行业务预判。
业务上下文配置
为了让大模型更懂你的业务,SQLBot提供了一套完整的配置工具:
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表管理:可以给表和字段添加业务描述,比如把“c_date”字段描述为“订单创建时间”
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表关联管理:可视化定义表之间的连接关系,确保多表查询逻辑正确
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示例SQL:把复杂查询写成标准答案,供模型参考学习
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自定义术语:建立业务口语与数据库字段的映射,比如“高价值客户=近30天消费金额>5000的用户”
看板搭建
你可以把多次问数生成的图表收集起来,像搭积木一样拖拽布局,构建成一个数据看板。这些看板可以用于日常监控、团队汇报或大屏展示。
企业集成能力
SQLBot支持多种集成方式:
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嵌入第三方系统:通过Web嵌入或弹窗,把问数能力集成到你们自己的后台
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对接办公平台:支持企业微信、钉钉、飞书的单点登录和用户同步
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MCP服务调用:可以被n8n、Dify、MaxKB等平台集成,作为智能服务调用
权限管控
系统提供多层级的安全控制:
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工作空间隔离:不同部门的数据资源被逻辑隔离,互不可见
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行权限控制:可以限制某些用户只能看到特定区域、特定类型的数据
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列权限控制:可以隐藏敏感字段,比如薪资信息对非HR人员不可见
应用场景
业务部门自助取数
市场、运营、销售等业务人员,每天都有各种各样的数据需求。以前需要排队等分析师,现在自己打开SQLBot直接问:“昨天新注册的用户里,有多少完成了首次购买?”“上个月参与活动的客户,复购率是多少?”几分钟就能拿到答案。
管理层数据决策
管理者需要一个宏观的、实时的数据视图。在SQLBot里问“各事业部Q1完成率排名”“最近一周现金流趋势”,系统直接返回图表,不需要再等层层上报的Excel表格。数据是的,而且口径统一。
产品经理分析用户行为
产品经理想了解某个新功能上线后的使用情况,可以问“本周使用过xx功能的用户占比”“这些用户的次日留存率如何”。SQLBot会从埋点数据表里查出结果,帮助产品快速验证效果。
财务与销售报表
财务人员需要定期出各种报表,比如“各区域季度回款情况”“Top 10客户贡献收入占比”。这些固定报表可以在SQLBot里设置成示例SQL,以后每月只要问同样的问题,就能自动生成数据。
嵌入式智能客服
如果你正在开发一个企业内部系统,想让系统具备“问数据”的能力,可以把SQLBot嵌入进去。用户在你们的系统里问“我的待办任务有哪些”,后台通过SQLBot去数据库里查,返回结果就像系统原生功能一样。
定价模式
SQLBot本身是开源项目,代码免费。如果你有技术能力,可以自己下载部署,零成本使用全部功能。
对于需要企业级服务和支持的团队,飞致云提供商业增强包(X-Pack),包含LDAP/OAuth2集成、更多企业级认证方式、技术支持等。具体价格需要咨询官方。
另外也有一些云服务商提供了SQLBot的托管版本,按使用量收费,比如按查询次数或按token消耗计费。这种方式适合不想自己维护服务器的团队。
SQLBot常见问题
SQLBot是由飞致云旗下的DataEase开源项目组研发推出的。这个团队之前还开发了DataEase开源BI工具,在数据可视化领域有多年积累。SQLBot于2025年8月正式开源,目前保持着活跃的版本更新。
SQLBot的官方项目地址是https://dataease.cn/sqlbot 里面可以找到详细的产品介绍和文档。如果你想在线体验,可以关注官方提供的SaaS服务入口。开源版本需要自己部署,GitHub仓库地址是https://github.com/dataease/SQLBot 那里有部署教程。
你可以把它理解成一个“会说人话的数据库查询工具”。传统方式是你得学会SQL语法才能跟数据库对话,现在用SQLBot,你直接用日常说话的方式提问就行,比如“去年哪个月份销售额”,它会自动把这句话转成SQL语句去数据库里查,然后把结果用图表的形式返给你。它特别适合不懂技术的业务人员,也适合技术人员提高取数效率。
使用起来很简单,分三步走。第一步,在系统里配置好数据源,就是告诉SQLBot你的数据库在哪,账号密码是什么。第二步,在对话框里输入你的问题,用平常说话的方式就行。第三步,等着看结果,系统会返回数据和图表。如果你想让问数更准确,还可以配置一些业务术语和示例SQL,不过这属于进阶玩法,不是必须的。
SQLBot是开源软件,代码免费,你可以从GitHub下载自己部署,没有任何功能限制。如果你不想自己维护服务器,可以找一些云服务商提供的托管版本,他们会按使用量收费。另外飞致云官方也提供商业增强包,包含企业级功能和技术支持,这部分是收费的,具体价格需要联系他们咨询。
数据安全确实是SQLBot重点考虑的问题。它采用了工作空间隔离机制,不同团队的数据被严格分开,互不可见。权限控制可以精细到行和列,比如销售总监能看到全国数据,普通销售只能看自己区域的。SQLBot支持本地部署,所有数据都放在你们自己的服务器上,不会上传到任何第三方。如果你用的是在线SaaS版本,建议先看他们的隐私政策和安全认证。
想让SQLBot更懂你,有四个实用技巧。第一,给表和字段加描述,比如把“c_date”描述成“订单创建时间”,模型就知道这个字段的意思了。第二,定义好表之间的关联关系,这样问多表联查时逻辑才对。第三,录入示例SQL,把那些复杂的、固定的查询写成标准答案,以后遇到类似问题模型会参考学习。第四,配置自定义术语,比如“活跃用户=近30天登录过”,把这些业务口语告诉模型,它就能准确理解你的意思了。
特色是把“自然语言问数据”这件事做得比较到位。不光能查出数据,还能自动画图表,支持多轮对话往下深挖。有个挺实用的功能是数据预测,比如你查了过去一年的销售额,点一下“预测”,它能根据趋势估算未来几个月的数字。另外它的集成能力也很强,可以嵌入到企业微信、钉钉里,员工在聊天框就能问数据。
SQLBot在安全方面做了多层设计。是部署方式,你可以选择本地部署,数据不离开公司内网。是权限管控,支持行级和列级权限控制,可以精确到某个用户能不能看到某条数据、某个字段。所有查询操作都会记录日志,方便审计。如果你用的是开源版本自己部署,安全由自己掌控;如果用云服务,建议确认服务商的合规资质和安全措施。
好用不好用主要看使用场景。如果你是需要每天做固定报表的分析师,传统BI工具更顺手。但如果你是业务人员,偶尔想查个数,又不会写SQL,那SQLBot就特别实用。它的价值是降低了取数的门槛,不用排队等分析师,自己动手几分钟就能拿到数据。很多用户反馈说,它把“我想要个数”到“我看到数”的时间从几小时缩短到了几分钟。
本身不能直接生成PPT文件,但可以帮你做PPT的内容准备。比如你在SQLBot里查了上季度的销售数据,生成了图表,可以把这些图表截图或者导出,贴到PPT里做汇报材料。SQLBot支持看板搭建,你可以把多个图表组合成一个数据看板,这个看板可以直接投屏展示或者分享给同事,有点像在线的数据PPT。
SQLBot目前不支持生成视频,它主要处理的是数据的查询、分析和可视化。如果你想做数据视频,可以把SQLBot查出来的数据和图表导出,然后用专门的视频制作工具来加工。不过SQLBot有个数据预测功能,可以生成趋势图,这个图放在视频里做解说素材倒是挺合适的。
SQLBot支持多轮连续对话,可以围绕一个话题反复追问、层层深挖。但在实际使用中,如果你问的问题特别长,或者对话轮数特别多,token消耗会比较大。因为每次问数都会把相关的表结构、术语、示例SQL一起发给大模型,这些加起来会占用上下文。正常情况下正常的业务分析对话都没问题,但如果一个对话持续好几个月、积累了上百轮,会影响响应速度,这时候建议开个新对话继续问。
可以的,如果你是企业微信用户,SQLBot v1.6.0版本开始支持与企业微信集成登录。通过配置,你们团队的成员可以直接在企业微信里登录SQLBot,不用记两套账号密码。至于能不能在企业微信的聊天框里直接问数据,这需要二次开发,通过API把SQLBot的能力接入到企业微信机器人里,官方提供了MCP服务调用方式,技术团队可以实现这个效果。
支持的主流数据库挺全的,包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、ClickHouse、Elasticsearch等。还支持上传Excel和CSV文件,会导入到内置数据库里当表用。如果你用的数据库不在列表里,可以看看官方文档或者提需求,社区版还在不断扩展支持范围。
这取决于你配置的数据库性能和查询的复杂度。SQLBot本身主要做SQL生成和结果展示,真正的数据查询是在你的数据库里执行的。如果你的数据库能扛住几百亿行的查询,那SQLBot也能正常返回结果。返回的结果集默认会做限制,比如最多显示100行,避免前端卡死。对于超大规模数据,建议配合ClickHouse这类OLAP数据库使用,效果更好。
结果不准不是SQLBot的错,而是大模型没理解你的业务。可以试试这几个办法:一是把问题表达得更清楚,别太含糊。二是给相关的表和字段加上业务描述,让模型知道这些字段到底是干嘛的。三是看看是不是多表关联逻辑错了,去配置好表关系。四是可以换一个更强的大模型试试,比如从轻量级模型换成DeepSeek或者GPT-4,效果往往立竿见影。
目前SQLBot官方没有推出独立的移动App,但它支持Web浏览器访问,手机打开网页也能用,做了响应式适配。如果你是企业微信、钉钉用户,通过集成的单点登录,在手机上的办公应用里也能访问SQLBot。对于偶尔在手机上查个数、看一眼报表的场景,体验还算可以。
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