内置数据库与 Chat2DB 详细示意图

2025年12月31日

57

834

开始使用内置数据库并进行 Chat2DB

本课程旨在向用户介绍如何使用平台内置的数据库模块,并将其与 AI 智能体相结合,实现通过自然语言进行数据查询与分析。课程内容从零开始,包含数据库创建、数据导入、格式配置、验证,以及 AI 智能体的创建与绑定,最终展示多个实际查询案例,帮助用户掌握构建智能数据对话应用的核心技能。

第一章:内置数据库的初始化与管理

1.1 新建数据库:通过“数据库管理”入口,创建一个名为“商品库”的内置数据库。 1.2 数据表创建与数据导入:在数据库内新增数据表,并演示如何通过上传 Excel/CSV 文件(以手机商品为例)来快速填充数据。 1.3 数据格式配置与预览:介绍系统如何自动识别数据列的格式(如整数、文本、小数),讲解“高级模式”的用途,并确认导入前的数据预览。 1.4 数据验证:完成数据表创建,并预览表内数据(包含手机品牌、价格、库存等),通过内置的调试功能进行简单查询测试(如“查询价格最低的手机”)。

第二章:AI 与数据库的连接配置

2.1 创建 AI 智能体:新建一个用于“商品库对话”的 AI 智能体。 2.2 使用基础编排模板:选择内置的“基础编排”范式以简化配置流程。 2.3 绑定数据库:在 AI 配置中开启并选择第一章创建的“商品库”作为数据源。 2.4 保存配置:完成 AI 智能体的基础设置并保存,使其可对接数据并响应查询。

通过将内置数据库与 AI 智能体结合,用户可以用自然语言直接查询与分析数据,快速将数据价值转化为可用洞见。

“小墨”

第三章:通过自然语言与数据库对话

3.1 复杂排序查询:示例“查询一下价格最高的前五名的手机记录”,AI 理解指令并返回排序后的前五条数据。 3.2 分组与聚合查询:示例“按照手机品牌生成各品牌的数量”,AI 进行分组统计并生成各品牌数量的汇总报告。 3.3 结果解析:讲解 AI 返回内容的构成,包括自然语言总结报告和其内部执行的查询语句或命令行。

第四章:总结与展望

4.1 核心流程回顾:总结从数据初始化到 AI 对话的全过程。 4.2 更多应用探索:鼓励用户探索更多自然语言查询的可能性,以及将该能力扩展到更多业务场景。该部分亦包含实践建议与常见问题排查要点,帮助用户在实际部署中更快上手。

如有侵权,请联系删除。

体验企业级AI服务

联系产品经理,扫描下方企业微信二维码

image
image

Related Articles

联系我们 预约演示
小墨 AI