实践分享 | DeepSeek + Dify 构建数据库智能助手

基石智算 2025-05-15

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基石智算举办的 DeepSeek 案例大赛汇集了不少基于 CoresHub DeepSeek API 服务或模型部署服务的精彩实践。本次我们将分享个人实践：通过基石智算 DeepSeek API + Dify，构建 AI 数据库智能助手，作者将其命名为“基石 SQLGeniusAgent”，表明是基于基石智算的算力资源与技术支撑，将 SQL 生成与优化作为核心功能，借助先进的 AI 技术，智能、自主地实现自然语言转 SQL。

以下文字来源于原作者，经编辑。

主要功能

基石 SQLGeniusAgent 是基于 Dify + DeepSeek 技术栈构建的 AI 数据库智能代理。目标用户主要包括开发者、数据分析师和企业用户。具体提供以下功能：

自然语言转SQL

在实际业务中，很多非技术岗位人员也需要从数据库中获取数据信息。以电商行业为例，市场部门的工作人员想要了解“去年双十一期间，购买过某品牌商品且消费金额超过 500 元的用户信息”，他们不需要去学习复杂的 SQL 语法，只需用自然语言描述需求，基石 SQLGeniusAgent 就能快速将其转化为高效准确的 SQL 语句，然后执行查询并将结果呈现出来，可能是一个包含用户姓名、联系方式、购买商品明细等信息的表格。

查询优化

对于开发者来说，编写的 SQL 语句在数据量较小时可能运行良好，但随着业务发展，数据量不断增加，查询性能可能会下降。比如有一条查询订单信息的 SQL 语句“SELECT * FROM orders WHERE order_date > ‘2023 - 01 - 01’”，在订单数据量达到百万级时，查询速度会明显变慢。基石 SQLGeniusAgent 可以对这条 SQL 进行剖析，通过分析表结构和数据分布情况，给出如添加 order_date 索引的建议，并将其重写为更优化的分页查询语句，大幅提升查询效率。

数据库交互

在企业环境中，数据库种类繁多。基石 SQLGeniusAgent 支持 MySQL、PostgreSQL 等多种常见数据源。以一家大型连锁企业为例，其总部可能使用 MySQL 数据库存储整体销售数据，而各个分店可能使用 PostgreSQL 数据库存储本地的库存和销售数据。该产品可以安全连接企业的这些不同数据库，执行相应的查询操作，方便企业进行数据的统一管理和分析。

错误诊断

在编写 SQL 语句时，即使是经验丰富的开发者也难免会出现错误。比如写了一条“SELECT name, age FROM users WHERE age > ‘30’”（这里 age 字段假设为数值型，不应该用单引号）这样存在语法错误的语句，基石 SQLGeniusAgent 能够自动检测到错误，并给出修复方案，提示用户去掉单引号，将语句修正为“SELECT name, age FROM users WHERE age > 30”。对于逻辑错误，比如在多表连接查询中关联条件写错导致的数据错误，它也能通过分析执行计划等方式找出问题并提供解决办法。

学习模式

不同企业的数据模型和业务需求千差万别。基石 SQLGeniusAgent 具备学习模式，以金融行业为例，银行的客户数据包含众多复杂的属性和业务规则。当银行用户使用该产品进行数据查询和操作时，产品通过与用户的不断交互反馈，持续优化自身对银行特定数据模型的理解和处理能力，不断提升生成 SQL 语句的质量，使其更贴合银行的实际业务需求。随着时间推移和交互深入，适配度会越来越高。

核心优势

高效性

基石 SQLGeniusAgent 依托基石智算的高性能 GPU 以及 DeepSeek 大模型的强大能力，在处理各种数据库任务时展现出极高的效率。以数据分析公司为例，他们每天需要处理大量来自不同客户的复杂数据查询需求。在处理一个涉及多个表关联、条件筛选和聚合计算的查询任务时，传统手动编写和优化 SQL 的方式可能需要数小时甚至数天才能完成，而使用基石 SQLGeniusAgent，借助其高性能的算力和智能的算法，可能只需几分钟甚至几十秒就能完成，大幅缩短了数据处理和分析的周期，让用户能够更及时地获取数据洞察，为业务决策提供有力支持。

易用性

对于非技术用户来说，无需掌握专业的 SQL 语法知识是一个巨大的优势。以一家连锁零售企业的门店店长为例，他们可能没有专业的数据库知识，但在日常工作中需要了解门店的销售数据情况，如“本周哪种商品的销售量增长最快”。店长只需用这样简单的自然语言在基石 SQLGeniusAgent 中输入需求，就能获得准确的 SQL 语句及可视化结果，可能是一个柱状图或折线图，直观地展示出不同商品的销售增长情况。对于开发者而言，该产品也能减少繁琐的手动优化过程。以往开发者需要花费大量时间进行 SQL 语句的性能调优，现在只需将原始 SQL 语句输入产品，就能快速得到优化建议和重写后的语句，从而将更多精力投入到业务逻辑开发中，提高开发效率。这种简单易用的交互方式，极大地降低了数据库操作的门槛，无论是技术人员还是非技术人员都能轻松上手。

精准性

在自然语言转 SQL 的过程中，DeepSeek 大模型对语义的精准理解是基石 SQLGeniusAgent 生成准确 SQL 语句的关键。例如，当用户输入“查找年龄在 25 岁到 35 岁之间，且居住在一线城市的男性用户”，模型能够准确识别年龄范围、城市属性和性别等关键信息，生成如“SELECT * FROM users WHERE age >= 25 AND age <= 35 AND city IN (‘北京’, ‘上海’, ‘广州’, ‘深圳’) AND gender = ‘男’”这样准确无误的 SQL 语句。在查询优化和错误诊断方面，产品凭借先进的算法和技术，能够精准定位问题。比如对于一条存在性能问题的 SQL 语句，它可以通过分析执行计划，精准找出是索引缺失导致的查询缓慢，还是表连接方式不合理等问题，并提供合理有效的解决方案，避免因 SQL 错误或性能不佳导致的数据处理偏差，确保数据的准确性和可靠性。

兼容性与安全性

基石 SQLGeniusAgent 支持多种常见数据源，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，这使得它能够灵活适配企业不同的数据库环境。以一家跨国企业为例，其在不同国家和地区的分支机构可能使用不同的数据库系统，总部可能使用 Oracle 数据库进行整体的数据管理，而一些海外分支机构可能使用 MySQL 或 PostgreSQL 数据库。该产品可以无缝连接这些不同的数据库，实现数据的统一查询和分析。

同时，基于 Dify 平台实现的企业级部署与权限管理，能保障数据库交互过程中的数据安全。在企业内部，数据是非常重要的资产，通过严格的权限管理，只有经过授权的用户才能访问特定的数据表和字段。比如在医疗企业中，患者的敏感医疗信息只能由授权的医护人员和管理人员访问，通过基石 SQLGeniusAgent 的权限管理机制，可以有效防止数据泄露等风险，满足企业严格的安全要求。

适应性

基石 SQLGeniusAgent 具备学习模式，能够持续优化自身性能，不断适应企业特定的数据模型和业务需求。以制造业企业为例，其生产数据包含设备运行参数、原材料消耗、产品质量检测等众多复杂信息，且随着生产工艺的改进和新产品的推出，数据模型也会不断变化。

该产品通过与企业用户的交互反馈，不断学习和理解企业独特的数据结构和业务规则。在最初使用时，可能对某些复杂的生产数据查询需求处理得不够精准，但随着时间的增加和交互的深入，它会不断调整和优化生成 SQL 语句的方式，对企业业务场景的适配度会越来越高，提供更贴合实际需求的服务，成为企业在数据处理和分析方面的得力助手。

图：测试流程展示

应用场景

非技术用户

在市场营销领域，市场专员经常需要从数据库中获取数据来制定营销策略。例如，市场专员想要了解“2023 年在社交媒体上有过互动且购买过产品的客户分布在哪些地区”，他不需要学习 SQL 知识，直接将这个需求输入基石 SQLGeniusAgent。产品会自动生成完整的 SQL 语句，可能类似于“SELECT region, COUNT(*) FROM customers WHERE social_media_interaction = 1 AND purchase_date BETWEEN ‘2023 - 01 - 01’ AND ‘2023 - 12 - 31’ GROUP BY region”，然后执行查询并将结果以可视化的地图形式展示出来，不同地区用不同颜色标注，直观地显示出客户的地区分布情况，帮助市场专员更好地制定针对性的营销活动。

开发者

在互联网电商平台开发中，开发者经常会遇到 SQL 查询性能优化的问题。比如有一条查询热门商品的 SQL 语句“SELECT * FROM products WHERE is_popular = 1”，随着商品数据量的不断增加，查询速度越来越慢。开发者将这条语句输入基石 SQLGeniusAgent，产品通过分析发现缺少对 is_popular 字段的索引，于是建议添加索引，并将查询语句重写为“SELECT * FROM products WITH (INDEX(is_popular_index)) WHERE is_popular = 1”，同时还可以根据实际情况，建议开发者采用分页查询的方式，避免一次性加载过多数据，从而大幅提升查询性能，优化用户在电商平台上浏览热门商品的体验。

企业级应用

在大型企业的数据分析场景中，企业通常会将基石 SQLGeniusAgent集成至内部 BI（Business Intelligence，商业智能）工具。以一家大型制造业企业为例，企业的业务人员来自不同部门，如生产部门、销售部门、财务部门等。生产部门的业务人员可以通过内部 BI 工具，用自然语言输入“查看上个月各生产线的产品合格率”，基石SQLGeniusAgent在后台自动将其转化为 SQL 语句并执行查询，然后将结果以图表形式展示在 BI 工具界面上，方便生产部门人员分析生产情况。销售部门人员可以查询“去年各季度不同地区的销售额对比”，财务部门人员可以查询“本月各项成本的支出明细”等，通过这种方式，企业的业务人员能够通过自然语言自助分析数据，无需依赖专业的数据分析师，提高了企业内部数据的利用效率和决策的及时性。

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