基于大型语言模型(大模型)与检索增强生成(RAG)技术构建的智能问数系统,通过深度融合大模型的自然语言理解与推理能力,以及RAG对结构化和非结构化数据的精准检索能力,实现用户以自然语言提问即可快速获取准确数据结论的功能,广泛应用于企业数据分析、业务决策支持等场景,有效提升数据查询效率与决策响应速度,为用户提供智能化、便捷化的数据问答体验。
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dataease/sqlbotSQLBot 是一款结合大模型与 RAG 技术的智能问数系统,核心特点如下:
无需复杂配置,只需完成大模型和数据源的基础设置,即可启动问数功能。系统通过大模型与 RAG 技术的结合,能高效实现 text2sql 转换,直接满足智能问数需求。
支持快速嵌入第三方业务系统,也可被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台直接调用。通过简单集成,各类应用能快速获得智能问数能力,扩展业务场景。
采用工作空间机制实现资源隔离,可按需求配置细粒度数据权限,确保数据访问安全,满足不同场景下的权限管理需求。
准备一台 Linux 服务器,先安装 Docker,随后执行以下一键部署脚本:
bashdocker 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
也可通过 1Panel 应用商店 直接搜索并快速部署 SQLBot。
部署完成后,在浏览器中输入地址:
http://<你的服务器IP>:8000/
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manifest unknown 错误
TLS 证书验证失败
DNS 解析超时
410 错误:版本过低
402 错误:流量耗尽
身份认证失败错误
429 限流错误
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