而最近我刷 GitHub 时，发现了一个刚开源不久就爆火的项目： SQLBot，一看竟然是飞致云家的，也就是那个1panel的开发团队。
短短几天已经收获 1600+ Star，原因很简单：它把“数据库接入AI”这件事变得前所未有的轻松。
项目介绍
SQLBot 是一个基于 大模型 + RAG 技术 的智能问数系统。你只需要用自然语言提问，比如：“帮我查一下上个月新增用户”，它会自动生成 SQL 语句，查询数据库，并直接返回结果，甚至还能帮你画好图表。
更妙的是，它对非技术同学特别友好，不需要你写一行 SQL，也不用懂复杂的数据库操作。
核心功能：
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Text-to-SQL 转换：自然语言提问自动转为 SQL 查询。
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开箱即用：配置好模型和数据源即可使用，无需复杂部署。
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灵活集成：可以嵌入 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等系统。
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安全可控：工作空间隔离机制 + 细粒度权限控制。
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部署灵活：支持 Docker 一键部署、1Panel 应用商店安装，或离线安装。
使用体验
部署 SQLBot 非常轻量，准备一台 Linux 服务器，安装 Docker 后运行下面一行命令即可：
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/images:/opt/sqlbot/images \
-v ./data/sqlbot/logs:/opt/sqlbot/logs \
-v ./data/postgresql:/var/lib/postgresql/data \
dataease/sqlbot
安装完成后，浏览器打开即可使用。
登录后你只需要做两件事：
配置 AI 模型：选择一个大模型服务商，填好 API Key。
配置数据源：支持 MySQL、SQL Server、ClickHouse、RedShift，甚至 Excel/CSV 文件。
然后就能直接提问了，比如：
“展示各区域的销售量对比” → 自动生成柱状图
“数据预测” → AI 分析并输出趋势预测
在交互体验上，SQLBot 也考虑得很细：
生成的图表可切换类型（柱状图、折线图、饼图…）。
数据和图表都能导出为 PNG/Excel。
自动生成的 SQL 查询可直接查看，方便验证。
支持仪表板，把常用报表固定展示，形成完整的数据看板。
应用场景
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业务团队自助取数：无需依赖技术团队，自己提问就能拿到报表。
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数据可视化分析：一键生成图表和趋势预测，辅助业务决策。
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嵌入现有系统：为内部 CRM、BI、知识库等系统增加智能问数能力。
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团队协作：基于工作空间的权限管理，保证数据安全合规。
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如果你对 Text-to-SQL 方向感兴趣，还可以看看：
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Text2SQL.ai：更偏在线 SaaS 的问数工具。
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Transformers Agents：通用智能体框架，也能做 SQL 问答。
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：另一款开源 SQL 对话工具，偏向数据库管理。
但就目前体验来看，SQLBot 的易用性和开箱即用的程度，确实比较适合想快速落地的团队。
总结
作为一名经常和数据打交道的产品经理，我觉得 SQLBot 最大的价值在于 —— 降低了数据获取的门槛。
以前业务想看报表，要么排期给数据团队写 SQL，要么学习 BI 工具，现在一句自然语言就能搞定，甚至还能做预测分析。
如果你的团队经常遇到“问数难”的问题，SQLBot 值得一试：
GitHub 开源地址：