自然语言SQL：告别数据库查询烦恼的完整指南
【免费下载链接】ChatSQL 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatSQL
还在为复杂的SQL语法头疼吗？每次查询数据都要翻文档、查语法？ChatSQL让你用日常对话的方式直接查询数据库，无需任何SQL基础就能获得精准结果！🚀
🔍 你遇到的数据库查询痛点
- 语法复杂难记：GROUP BY、HAVING、JOIN等语法让人望而却步
- 查询效率低下：手动编写SQL耗时耗力，影响工作效率
- 跨表查询困难：多表关联查询需要理解复杂的表关系
- 非技术人员无法参与：数据分析只能依赖专业开发人员
💡 ChatSQL的智能解决方案
ChatSQL基于先进的ChatGLM-6B和MOSS大语言模型，将你的自然语言问题自动转换为准确的SQL查询语句：
- 智能理解：模型能理解"2019年净收益率大于10%的货物"这样的日常表达
- 自动转换：将中文问题直接转换为可执行的SQL代码
- 实时验证：生成的SQL会连接到本地数据库验证语法正确性
- 多表支持：轻松处理跨多个表的复杂查询需求
🎯 实际使用场景展示
日常业务查询
- "查询2019年货物销售的净收益率大于10的货物名称"
- "找出销售量最大的货物名称"
- "统计不同年份的货物销售量平均值"
复杂数据分析
- "请帮我查询在2019年的净收益率大于10并且销售量大于100的销售负责人名字"
- "请根据年份进行分组查询货物销售量和年份"
🚀 5分钟快速上手教程
环境准备
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatSQL
cd ChatSQL
conda create -n chatsql python=3.9
conda activate chatsql
pip install -r requirements.txt
初始化设置
# 创建必要目录
mkdir DB
mkdir logs
# 生成本地测试数据库
python local_database.py
开始使用
选择你喜欢的模型启动：
# 使用ChatGLM模型
python main_gui.py
# 或使用MOSS模型
python main_gui_moss.py
配置数据库结构
编辑config.yaml文件，自定义你的表结构和字段信息：
# 表结构示例
cargo:
info: 货物销售表
field:
cargo_name: [货物名称, text]
year: [年份, int]
net_yield: [净收益率%, int]
✨ ChatSQL的核心优势
🎯 简单易用
- 零SQL基础：用中文提问就能获得查询结果
- 直观界面：Web前端让操作更加友好
- 快速响应：一键生成SQL，大幅提升工作效率
🔧 灵活配置
- YAML自定义：通过配置文件轻松适配不同数据库结构
- 多模型支持：ChatGLM-6B和MOSS两种大模型可选
- 本地验证：直连数据库确保SQL语法正确性
📊 功能强大
- 多表联查：支持复杂的跨表查询需求
- 完整SQL支持：涵盖SELECT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等常用语法
- 实时测试：内置本地数据库，方便测试和验证
💪 立即开始你的智能查询之旅
ChatSQL不仅是一个工具，更是改变你与数据交互方式的革命性产品。无论你是业务人员、数据分析师还是开发者，都能从中受益：
- 业务人员：无需学习SQL就能自主查询数据
- 数据分析师：节省编写SQL的时间，专注分析洞察
- 开发者：快速原型开发，减少数据库查询代码编写
现在就下载体验，发现用自然语言查询数据库的无限可能！从今天开始，让数据查询变得像聊天一样简单自然。
【免费下载链接】ChatSQL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatSQL
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
