心里有数儿

#AI#效率工具

公司里最常见的一出戏：业务跑去找数据分析师，“帮我拉一下上个月各城市的销量”。

分析师手上还压着八个需求，“排着吧”。等了三天数出来了，业务一看：“哎，能不能再按渠道拆一下？”得，再排三天。

一个要数儿的，一个给数儿的，就这么耗着。最近有个开源项目，想让业务自己张嘴要数儿，不用再追着分析师跑。

卡通插图：左边戴黑色棒球帽的 lzbob 对着电脑问“上个月哪个城市卖得最好？”；中间的大屏幕上半截是一段自动写好的 SQL，下半截是一张柱状图，北京、上海、广州、深圳四根柱子，北京最高；右边一个戴眼镜、头发乱糟糟、穿开衫的数据分析师靠在椅子上端着茶缸，旁边桌上码着一摞写着“报表”的文件。
以前这句话得冲着右边那位喊，喊完排三天。现在冲着屏幕说，几秒钟出图。右边那位总算能喝口热茶了。

先说是个啥

项目叫 SQLBot，是 DataEase 团队出的。DataEase 是飞致云家的开源 BI，这家公司还出过 1Panel、MaxKB、JumpServer，开源圈的老字号了。

2025 年 4 月开张，到现在 7 千多颗星（我看的时候是 7,030），9 百多个 fork，更新挺勤，今天刚发了 v1.10.3，文档是中文的。

一句话：基于大模型和 RAG 的智能问数系统，行话叫 Text-to-SQL，也叫 ChatBI。你用大白话问，它把话翻成 SQL，去库里查，把数据和图表一块儿给你端上来，还能接着帮你分析。

都能问哪儿的数

能接的库不少：

  • 业务库：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL，还有达梦、人大金仓这两个国产库
  • 分析库：ClickHouse、Doris、Elasticsearch、StarRocks
  • 数仓：AWS Redshift、Hive
  • 文件：Excel、CSV 直接上传

接进来以后，哪些表、哪些字段让它看，你说了算，没启用的它一概不认。表和表之间怎么关联，也可以事先告诉它，多表一起查的时候它就不会瞎连。

大模型这头，也能接本地用 Ollama 跑的模型，数据不出门。

越问越准，靠的是什么

光靠大模型自己猜，准不了。你公司里说的“GMV”“复购”“大客户”，它哪儿知道是怎么算的。

SQLBot 的办法是给它补课：

  • 术语库：把公司的黑话一条条写清楚，“大客户”就是年消费过十万的。
  • SQL 示例库：存一批写对了的 SQL，遇上类似的问题照着来。
  • 自定义提示词：按你们的规矩再叮嘱几句。

问的时候，RAG 先把相关的术语和示例翻出来，一块儿塞给大模型，它就不至于两眼一抹黑。用的人越多，攒下的东西越多，问得也越准。

文字卡片：张嘴要数儿。不用再追着数据分析师要报表：01 大白话提问，“上个月哪个城市卖得最好？”；02 翻成 SQL，RAG 先翻出术语库和 SQL 示例，再让大模型写；03 查数出图，数据和图表一块儿端上来，还能接着分析。基于大模型 + RAG，行话叫 Text-to-SQL / ChatBI。DataEase 团队出品，GitHub 7 千颗星。

安全和集成

数据这东西，最怕谁都能看。SQLBot 按工作空间把资源隔开，一个空间一摊，互不串门；数据权限也能配得很细，谁能问哪些数，事先定好。

想往别的系统里塞也方便：网页嵌入、弹窗嵌入，还能走 MCP。n8n、Dify、MaxKB、DataEase 这些，都能接上它的问数本事。

怎么装

找台装了 Docker 的 Linux 服务器，一条命令：

docker run -d \
  --name sqlbot \
  --restart unless-stopped \
  -p 8000:8000 \
  -p 8001:8001 \
  -v ./data/sqlbot/excel:/opt/sqlbot/data/excel \
  -v ./data/sqlbot/file:/opt/sqlbot/data/file \
  -v ./data/sqlbot/images:/opt/sqlbot/images \
  -v ./data/sqlbot/logs:/opt/sqlbot/app/logs \
  -v ./data/postgresql:/var/lib/postgresql/data \
  --privileged=true \
  dataease/sqlbot

然后浏览器打开服务器的 8000 端口就行。也可以走 1Panel 的应用商店，内网环境有离线安装包。

两句提醒：

  • README 里明晃晃写着默认的管理员账号和密码，装完头一件事，改掉。
  • 命令里带着 --privileged=true，容器拿的是特权模式。往正经服务器上放之前，心里有个数。

许可证得看一眼

它用的不是 MIT，也不是 Apache，是飞致云自己的 FIT2CLOUD Open Source License。按 README 的说法，本质上是 GPLv3，外加两条：

  • 不能替换、修改 SQLBot 的 Logo 和版权信息；
  • 二次开发出来的东西，得照 GPLv3 的规矩开源。

自己装上用，问题不大；要改了拿去做产品、卖给客户，先把条款从头到尾看一遍。

丑话说在前头

方向是对的。Text-to-SQL 想真用起来，光靠模型不行，非得有术语库、SQL 示例这种补课的法子，SQLBot 正好把这条路铺好了。

可准不准，说到底看你家的底子：表名、字段名是不是人话，备注写没写，术语库和示例喂没喂够。表里全是 t_ord_x1、col_37，神仙来了也得猜。

所以上线之前，拿自己的库实打实问一轮，跟分析师手里的数对一对。别直接当报表系统用，给老板看的数，还是得有人把关。

最后说两句

以前要个数，得排队、得等、得赔笑脸；现在张嘴就有。

问它要数儿，张嘴就有；可它给的数儿对不对，你心里得有数儿。

红墙结尾卡片：问它要数儿，张嘴就有；它给的数儿对不对，你心里得有数儿。下面是戴黑色棒球帽的 lzbob 卡通头像。

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