基于大语言模型的自然语言转SQL，智能数据分析平台开源
源代码
https://www.gitpp.com/demos/project-gpp-0525005060905
一款无技术门槛的数据分析工具，它采用了基于大语言模型的自然语言转SQL技术，通过自然语言查询关系型数据库。 用户不需要 SQL 编程的专业知识，从根本上解决了普通用户做数据分析的困难。
数据驱动决策的时代，SQL 编程门槛成为制约非技术用户深入分析数据的瓶颈。自然语言转 SQL 智能数据分析平台应运而生，它是一款开源工具，通过 大语言模型（LLM） 将人类语言直接转换为 SQL 查询，彻底颠覆传统数据分析模式。用户无需掌握 SQL 语法，即可通过自然语言提问（如"查询去年销售额超 100 万的客户分布"），系统自动生成可执行 SQL 并返回可视化结果，真正实现"零代码"数据分析。
技术架构与实现原理
- 大语言模型核心
- 模型选择
：支持 ChatGLM-6B、Llama 2、Baichuan 2 等开源 LLM，企业可私有化部署以保障数据安全。 - 微调技术
：通过 LoRA（Low-Rank Adaptation） 微调，使模型理解数据库模式（Schema），提升 SQL 生成准确率至 92%。 - 自然语言处理（NLP）流程
- 意图识别
：解析用户问题中的关键实体（如"销售额""客户"）、时间范围（如"去年"）、聚合操作（如"超 100 万"）。 - SQL 生成
：将解析结果映射为 SQL 语法（如 SELECT、WHERE、GROUP BY），支持复杂嵌套查询。 - 数据库交互层
- 多源支持
：兼容 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等主流关系型数据库，通过 JDBC 驱动连接。 - 结果可视化
：集成 ECharts、Apache Superset，自动生成柱状图、折线图、热力图等。
未来规划：AI 与数据深度融合（正在开发）
- 多模态数据分析
- 语音交互
：集成语音识别，用户可通过语音提问（如"查询本月销售额"）。 - 图像分析
：上传图表图片，自动提取数据并生成 SQL 查询。 - AI 驱动决策
- 预测分析
：基于时间序列模型，预测未来趋势（如"下季度销售额预测"）。 - 异常检测
：自动识别数据波动（如"订单量骤降 20%"），触发预警通知。 - 联邦学习支持
- 跨机构协作
：在保障数据隐私前提下，联合多家机构训练 LLM，提升行业特定领域（如医疗、金融）的 SQL 生成准确率。
自然语言转 SQL 智能数据分析平台 正以"开源+AI"模式，重新定义数据分析的边界。其技术创新与社区驱动模式，为全球企业的数据普及进程提供了中国方案。
基于大语言模型的自然语言转SQL，智能数据分析平台开源
源代码
https://www.gitpp.com/demos/project-gpp-0525005060905
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