Chat2DB 是一款由先进技术驱动的数据库管理和分析工具，它巧妙地融合了自然语言处理技术和数据库操作功能，同时其核心是 AIGC（人工智能生成代码）能力。这款工具旨在打破传统数据库操作中对专业知识的依赖，为用户提供一种更加便捷、高效的数据库交互方式。它不仅可以将自然语言转换为 SQL，还能将 SQL 转换为自然语言，并且可以自动生成报表，大大提高了人员效率。无论你是数据库领域的专业人士，还是对数据库仅有基本了解的新手，Chat2DB都能满足你的需求，使你能够轻松地与各种数据库进行交互。
1. 智能SQL编辑器
Chat2DB配备了智能SQL编辑器，它具备强大的代码补全和智能提示功能。当用户在编写SQL语句时，编辑器能够根据用户输入的部分内容，快速准确地提供可能的代码补全建议，帮助用户减少编写错误，提高编写效率。例如，当用户输入“SELECT * FROM”后，编辑器会自动提示相关的表名和字段名，引导用户更顺畅地完成SQL语句的编写。
2. 自然语言生成SQL
这是Chat2DB的核心功能之一。它允许用户使用自然语言来描述自己的数据库查询需求，工具会自动将这些自然语言描述转化为相应的SQL代码。例如，用户可以输入“查询所有年龄大于30岁的员工信息”，Chat2DB会准确地生成类似“SELECT * FROM employees WHERE age > 30”的SQL语句。这种功能极大地降低了数据库查询的门槛，使得非专业人员也能够轻松获取所需数据。
3. 数据导入/导出
Chat2DB支持将数据从多种不同的来源导入到数据库中，同时也能够将查询结果导出为多种常见的格式，如CSV、XLSX、XLS和SQL等。这一功能方便了数据的整合和共享，无论是从外部文件导入数据进行分析，还是将分析结果导出以便在其他工具中进一步处理，都变得轻而易举。
4. AI智能建表
基于用户输入的表名，Chat2DB能够自动创建数据库表，并支持生成测试数据。这对于开发人员和数据库管理员来说，节省了大量的时间和精力。在创建新的数据库应用或进行测试时，无需手动逐个设置表结构和添加测试数据，Chat2DB能够快速高效地完成这些任务。
5. 数据库迁移
Chat2DB具备强大的数据库迁移功能，它能够支持数据在不同的数据库系统或云服务之间进行迁移和同步。无论是从MySQL迁移到PostgreSQL，还是在不同的云数据库服务之间进行数据转移，Chat2DB都能确保数据的完整性和准确性，为企业的数据库架构调整和升级提供了有力的支持。
1. 自然语言处理（NLP）
2. 机器学习模型
其核心的机器学习模型，如Chat2DB - SQL - 7B模型，在理解复杂的查询需求和生成准确的SQL代码方面发挥着关键作用。该模型通过大量的训练数据学习到不同自然语言表述与SQL语句之间的映射关系，从而能够根据用户输入的自然语言生成符合逻辑的SQL代码。
3. 代码生成算法
结合数据库的元数据信息，Chat2DB采用特定的代码生成算法来确保生成的SQL代码不仅符合逻辑，而且能够与具体的数据库结构相匹配。通过考虑表结构、字段类型、索引等元数据，算法能够生成更加准确和高效的SQL代码。
4. 智能提示系统
基于对上下文的分析以及对数据库架构的了解，Chat2DB的智能提示系统能够提供智能的代码补全和错误检测功能。在用户编写SQL语句的过程中，它能够实时监测用户输入，提供相关的提示和警告，帮助用户避免错误，提高代码质量。
5. 数据连接和操作
Chat2DB使用数据库驱动和APIs来建立与数据库的连接，并执行生成的SQL语句。它能够根据不同的数据库类型（如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer等），适配相应的驱动和接口，确保数据的准确传输和操作。
1. 数据库管理和维护
2. 数据查询和分析
业务分析师和数据分析师可以充分利用Chat2DB的自然语言生成SQL功能，快速生成复杂的SQL查询。这使得他们能够更高效地进行数据探索和分析，深入洞察业务趋势和模式。例如，分析师可以通过输入自然语言描述，如“分析过去一年各地区销售额的变化趋势”，快速获取相关的数据和分析结果，从而为企业的决策提供有力的支持。
3. 报表生成和共享
运营和销售团队可以借助Chat2DB轻松地生成和共享数据报告。他们可以使用自然语言描述所需报告的内容，Chat2DB会生成相应的SQL查询并获取数据，然后可以将结果以合适的格式导出并共享。例如，销售团队可以要求Chat2DB生成“本月销售额排名前10的产品报告”，并将报告分享给团队成员和管理层，以便进行决策制定和业务监控。
4. 开发和测试
开发人员在开发和测试过程中也能从Chat2DB中受益。他们可以使用Chat2DB来测试和调试SQL代码，通过输入自然语言描述预期的查询结果，检查生成的SQL代码是否正确。同时，Chat2DB的AI智能建表功能可以为开发人员生成测试数据，方便他们进行数据库的版本控制和迁移。例如，在开发一个新的应用程序时，开发人员可以利用Chat2DB快速创建测试数据库表并填充测试数据，然后使用生成的SQL代码进行功能测试。
5. 教育和培训
在教育和培训领域，Chat2DB的自然语言处理能力可以帮助学生和新手更容易地学习和理解SQL语言和数据库概念。教师可以通过让学生使用Chat2DB进行简单的查询操作，让他们直观地看到自然语言如何转化为SQL语句，从而加深对数据库知识的理解。例如，在数据库课程教学中，教师可以让学生使用Chat2DB查询“所有课程成绩大于80分的学生信息”，然后引导学生分析生成的SQL语句，提高学生的学习效果。
官方提供两种使用方式: 网页和客户端。网页可以开箱即用，客户端提供更流畅的用户体验。同时，当一些私有数据库或本地数据无法从公共网络访问时，客户端可以在本地连接到您的数据库并直接使用它，而无需代理。它简单方便，您可以根据自己的场景在使用网页或客户端之间灵活切换。
客户端下载地址: https:// chat2db.ai/download
1. Chat2DB-GLM说明
Chat2DB-GLM是开源项目 Chat2DB 的一部分，旨在提供一种将自然语言查询转换为结构化SQL语句的有效方法。具有7B参数的开源 Chat2DB-SQL-7B 模型已基于CodeLlama进行了微调。该模型专为将自然语言转换为SQL的任务而设计，支持各种SQL方言，并且能够处理高达16k的上下文长度。
2. Chat2DB-SQL-7B说明
Chat2DB-SQL-7B主要针对方言MySQL、PostgreSQL和generic SQL进行了微调。尽管该模型可以为其他SQL方言提供基本的转换功能，但是在处理特定方言的特殊功能 (例如日期函数，字符串函数等) 时可能会出现不准确的情况。性能可能会随着数据集的变化而变化。
3. Chat2DB-GLM模型推理
1）硬件要求
2）模型下载
安装ModelScope
pip install modelscope
下载模型
modelscope download --model Chat2DB/Chat2DB-SQL-7B --local_dir ./Chat2DB-SQL-7B
3）模型推理
可以通过transformers 加载Chat2DB-SQL-7B模型，代码示例如下：
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipelinemodel_path = "Chat2DB/Chat2DB-SQL-7B" # This can be replaced with your local model pathtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16, use_cache=True)pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, return_full_text=False, max_new_tokens=100)prompt = "### Database Schema\n\n['CREATE TABLE \"stadium\" (\\n\"Stadium_ID\" int,\\n\"Location\" text,\\n\"Name\" text,\\n\"Capacity\" int,\\n\"Highest\" int,\\n\"Lowest\" int,\\n\"Average\" int,\\nPRIMARY KEY (\"Stadium_ID\")\\n);', 'CREATE TABLE \"singer\" (\\n\"Singer_ID\" int,\\n\"Name\" text,\\n\"Country\" text,\\n\"Song_Name\" text,\\n\"Song_release_year\" text,\\n\"Age\" int,\\n\"Is_male\" bool,\\nPRIMARY KEY (\"Singer_ID\")\\n);', 'CREATE TABLE \"concert\" (\\n\"concert_ID\" int,\\n\"concert_Name\" text,\\n\"Theme\" text,\\n\"Stadium_ID\" text,\\n\"Year\" text,\\nPRIMARY KEY (\"concert_ID\"),\\nFOREIGN KEY (\"Stadium_ID\") REFERENCES \"stadium\"(\"Stadium_ID\")\\n);', 'CREATE TABLE \"singer_in_concert\" (\\n\"concert_ID\" int,\\n\"Singer_ID\" text,\\nPRIMARY KEY (\"concert_ID\",\"Singer_ID\"),\\nFOREIGN KEY (\"concert_ID\") REFERENCES \"concert\"(\"concert_ID\"),\\nFOREIGN KEY (\"Singer_ID\") REFERENCES \"singer\"(\"Singer_ID\")\\n);']\n\n\n### Task \n\nBased on the provided database schema information, How many singers do we have?[SQL]\n"response = pipe(prompt)[0]["generated_text"]print(response)
Chat2DB作为创新的数据库工具，以其独特优势备受关注。它借助自然语言处理等技术，为用户提供便捷、高效、安全的数据库交互体验。在企业，它助力各部门人员高效完成数据库任务，提升决策效率与竞争力，对开发人员也简化了流程。在个人学习研究中，它帮助初学者理解掌握知识，是得力助手。期待Chat2DB持续优化升级，发挥更重要作用，也希望更多用户了解使用它，挖掘其价值。
