基于大模型和 RAG 的智能问数系统
SQLBot 是一款基于大模型和 RAG 的智能问数系统。SQLBot 的优势包括:
- 开箱即用: 只需配置大模型和数据源即可开启问数之旅,通过大模型和 RAG 的结合来实现高质量的 text2sql;
- 易于集成: 支持快速嵌入到第三方业务系统,也支持被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台集成调用,让各类应用快速拥有智能问数能力;
- 安全可控: 提供基于工作空间的资源隔离机制,能够实现细粒度的数据权限控制。
快速开始
安装部署
准备一台 Linux 服务器,安装好 Docker,执行以下一键安装脚本:
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:v1.1.1
你也可以通过 1Panel 应用商店 快速部署 SQLBot。
如果是内网环境,你可以通过 离线安装包方式 部署 SQLBot。
访问方式
- 在浏览器中打开: http://<你的服务器IP>:8000/
- 用户名: admin
- 密码: SQLBot@123456
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如你有更多问题,可以加入我们的技术交流群与我们交流。
UI 展示
Roadmap
- SQL 示例库:开发中...
- 自定义提示词:开发中...
Star History
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License
本仓库遵循 FIT2CLOUD Open Source License 开源协议,该许可证本质上是 GPLv3,但有一些额外的限制。
你可以基于 SQLBot 的源代码进行二次开发,但是需要遵守以下规定:
- 不能替换和修改 SQLBot 的 Logo 和版权信息;
- 二次开发后的衍生作品必须遵守 GPL V3 的开源义务。
如需商业授权,请联系 support@fit2cloud.com 。
Description
# Git 仓库初始化与推送指南
## 1. Git账号、密码
``
bash
Git 账号和密码信息请在“工程实践项目管理” - “我的项目”模块中的“我的信息”处查看。
`
## 2. 创建新的 Git 仓库并推送
`bash
# 创建项目目录并进入
mkdir SQLBot
cd SQLBot
# 初始化本地 Git 仓库
git init
# 创建一个 info 文件(可选)
touch info.md
# 将文件添加到暂存区
git add info.md
# 提交到本地仓库
git commit -m 'first commit'
# 创建本地分支admin
git branch admin
# 设置admin为当前分支
git checkout admin
# 添加远程仓库地址(别名为 origin)
git remote add origin http://college.ithyxy.com:21147/inter/SQLBot.git
# 先拉取远程admin分支的内容,并合并到本地
git pull origin admin --allow-unrelated-histories
# 推送到远程仓库的 admin 分支,并设置上游跟踪
git push -u origin 'admin'
`
## 3. 已有仓库?
`bash
cd existing_git_repo
git remote add origin http://college.ithyxy.com:21147/inter/SQLBot.git
git push -u origin 'admin'
``
Languages
Python
68.6%
CSS
15.9%
TypeScript
6.7%
JavaScript
6.5%
Shell
0.9%
Other
1.4%
