一、ChatDB是什么

1.1 一句话定义

ChatDB是一个将自然语言自动转换为SQL查询语句的系统。

1.2 核心功能

功能	说明	举个例子
自然语言转SQL	你说中文，AI写SQL	“查询所有用户” → SELECT * FROM users
多步推理	复杂问题拆成多步执行	退货操作：找客户→找订单→删记录
增删改查	不只是查询，还能写数据	INSERT、UPDATE、DELETE都支持
安全控制	危险操作需要确认	DELETE/UPDATE 会弹窗提醒

1.3 怎么工作的

整个流程分三步：

【第一步】你输入自然语言问题
         ↓
【第二步】AI把问题转成SQL，自动执行
         ↓
【第三步】返回查询结果给你

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二、怎么安装

2.1 准备工作

开始之前，确保你有这些东西：

项目	要求
Python	3.8 或更高版本
数据库	MySQL 5.7 或更高版本
API密钥	DeepSeek API Key（我用的这个）

如果你用OpenAI的API也行，代码稍微改一下就行。

2.2 安装步骤
一共就五步，跟着做就行。

第一步：安装依赖包

打开终端（命令行），执行：

pip install openai pymysql python-dotenv sqlalchemy flask

pip install pylmkit -U

pip install pymysql sqlalchemy sqlparse

安装pylmkit过程中可能会出现pylmkit依赖（gevent、greenlet）这些库编译环节报错

可以

pip install gevent --only-binary :all:

直接下载编译好的文件

这些包的作用我简单说一下：

• openai：调用大模型API

• pymysql：连接MySQL数据库

• sqlalchemy：执行SQL语句

• flask：提供网页界面

• python-dotenv：读取配置文件

• pylmkit：用户快速搭建大模型（LM）应用。它提供了一套封 装好的模块，我们主要使用的是app/chatdb  该项目的核心功能是自然语言转SQL，与数据库对话   

第二步：创建项目文件夹

bash

mkdir ChatDB
cd ChatDB

第三步：编写实现代码、创建配置文件

项目结构为

ChatDB01/
  ├── .env              # API Key 和数据库配置
  ├── config.py         # 读取配置
  ├── chatdb.py         # 核心逻辑（自然语言→SQL→执行）
  ├── web_app.py        # Flask Web 服务
  ├── templates/
  │   └── index.html    # 网页界面
  ├── setup_demo_db.py  # 示例数据库初始化
  └── requirements.txt  # 依赖列表

新建一个文件叫 .env，内容如下：

env

DEEPSEEK_API_KEY=这里填你的API密钥
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=这里填你的数据库密码
MYSQL_DATABASE=这里填你的数据库名

注意：.env文件不要上传到GitHub，里面有敏感信息。

第四步：准备好数据库

确保你的MySQL里有数据表，比如用户表、订单表之类的。

第五步：启动服务

bash

python web_app.py

看到类似这样的输出就成功了：

text

 * Running on http://127.0.0.1:5000

打开浏览器，访问 http://localhost:5000，就能看到界面了。

2.3 常见问题

问题	解决方法
提示找不到模块	重新执行 pip install
连不上数据库	检查.env里的密码和数据库名对不对
API调用失败	检查API Key有没有过期或余额

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三、怎么使用

3.1 基本用法

使用流程很简单：

text

打开网页 → 输入问题 → 点发送 → 看到结果

整个过程中，你不需要写任何SQL。

3.2 测试使用

测试1：简单查询

我输入：查询所有用户

系统自动生成SQL：SELECT * FROM users

然后直接返回表格结果。

测试2：分组统计

我输入：统计每个产品的总销量

系统生成带 GROUP BY 的SQL，返回每个产品的销量汇总。

测试3：带条件的复杂查询

我输入：上个月销售额最高的前5个产品

这里AI需要理解“上个月”是什么意思，还要做排序和限制。它生成了带 WHERE、ORDER BY、LIMIT 的完整SQL。

3.3 可以问什么样的问题

难度	问题示例	说明
简单	“查询所有用户”	基础查询
中等	“统计每个类别的商品数量”	分组聚合
中等	“查询价格大于100的商品”	条件过滤
复杂	“上个月销量最高的前5个产品”	时间+排序+限制
复杂	“找出买了A产品也买了B产品的用户”	多表关联

3.4 适用场景

• 业务分析：运营人员自己查数据，不用等开发

• 快速验证：开发时快速测试数据

• 教学培训：让SQL初学者看AI怎么写的

• 内部工具：给团队做个数据查询小工具

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四、总结

最后总结一下：

1. ChatDB是什么：用自然语言自动生成SQL的工具

2. 核心价值：让不懂SQL的人也能查数据库

3. 安装简单：pip install 几个包，配置一下API就能用

4. 使用方便：打开网页，输入中文问题就行

今天的分享就到这里，谢谢大家！

相关网址：

数据管理开发分析软件 chat2db

ChatExcel-AI处理表格数据与生成PPT chatExcel

【完】