项目简介

这是一个基于Spring AI Alibaba的自然语言转SQL项目，能让你用自然语言直接查询数据库，不需要写复杂的SQL。

Github repository: https://github.com/spring-ai-alibaba/dataagent

替换chat-model、embedding-model和vector-store的实现类

本项目的ChatModel和EmbeddingModel默认使用DashScope的实现，VectorStore默认使用内存向量，你可以替换成其他模型实现。

在项目根 pom.xml 中的 dependencies 中可以替换ChatModel，EmbeddingModel和VectorStore的实现starter，以替换掉项目默认使用的实现：

    <dependencies>
        <!-- 在这里可以替换vector-store，chat-model和embedding-model的starter -->
        <!-- 如果不使用默认依赖的话，需要手动配置application.yml -->

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
            <version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
        </dependency>

        <!--            milvus  -->
        <!--        <dependency>-->
        <!--            <groupId>org.springframework.ai</groupId>-->
        <!--            <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-milvus</artifactId>-->
        <!--        </dependency>-->
    </dependencies>

注意修改application.yml，以符合这些starter的需求。

举个例子，如果你需要使用Milvus作为向量库，使用DeepSeek的ChatModel，使用硅基流动的EmbeddingModel，你可以导入以下依赖：

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-model-deepseek</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-milvus</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

然后这么写application.yml：

spring:
  ai:
    model:
      chat: deepseek      # 一定要配置此字段，否则会报多个Bean实例的异常
      embedding: openai
    deepseek:
      chat:
        api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
    openai:
      api-key: ${SILICONFLOW_API_KEY}
      embedding:
        api-key: ${SILICONFLOW_API_KEY}
        base-url: https://api.siliconflow.cn
        options:
          model: BAAI/bge-m3
    vectorstore:
      milvus:
        initialize-schema: true
        client:
          host: ${MILVUS_HOST:192.168.16.100}
          port: ${MILVUS_PORT:19530}
          username: ${MILVUS_USERNAME:root}
          password: ${MILVUS_PASSWORD}
        databaseName: ${MILVUS_DATABASE:default}
        collectionName: ${MILVUS_COLLECTION:vector_store}
        embeddingDimension: 1536
        indexType: IVF_FLAT
        metricType: COSINE
        id-field-name:
        content-field-name:
        metadata-field-name:
        embedding-field-name:

项目结构

这个项目分为三个部分：

spring-ai-alibaba-nl2sql/
├── spring-ai-alibaba-nl2sql-management    # 管理端（可直接启动的Web应用）
├── spring-ai-alibaba-nl2sql-chat         # 核心功能（不能独立启动，供集成使用）
└── spring-ai-alibaba-nl2sql-common       # 公共代码

快速启动

项目进行本地测试是在spring-ai-alibaba-nl2sql-management中进行

1. 业务数据库准备

可以在spring-ai-alibaba-example项目仓库获取测试表和数据：

• Schema：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/blob/main/spring-ai-alibaba-nl2sql-example/chat/sql/schema.sql
• Data：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/blob/main/spring-ai-alibaba-nl2sql-example/chat/sql/insert.sql

将表和数据导入到你的MySQL数据库中。

2. 配置management数据库

在spring-ai-alibaba-nl2sql-management/src/main/resources/application.yml中配置你的MySQL数据库连接信息。

初始化行为说明：默认开启自动创建表并插入示例数据（spring.sql.init.mode: always）。生产环境建议关闭，避免示例数据回填覆盖你的业务数据。

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nl2sql?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&transformedBitIsBoolean=true&allowMultiQueries=true&allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: ${MYSQL_USERNAME:root}
    password: ${MYSQL_PASSWORD:root}
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

2.1 可选：启用/关闭自动初始化（schema.sql + data.sql）

• 默认配置：application.yml 中已设置为开启

spring:
  sql:
    init:
      mode: always           # 默认：每次启动执行 schema.sql 与 data.sql
      schema-locations: classpath:sql/schema.sql
      data-locations: classpath:sql/data.sql

• 若不希望每次启动回填示例数据，可将 mode 改为 never 关闭：

spring:
  sql:
    init:
      mode: never            # 关闭自动初始化
      schema-locations: classpath:sql/schema.sql
      data-locations: classpath:sql/data.sql

注意：默认开启时（mode: always），data.sql 会在每次启动回填示例数据（即使你手动删除了数据）。生产环境请改为 mode: never，避免覆盖/复原业务数据。

3. 配置 API Key

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
      model: qwen-max
      embedding:
        model: text-embedding-v4
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

4. 启动管理端

在spring-ai-alibaba-nl2sql-management目录下，运行 spring-ai-alibaba-nl2sql/spring-ai-alibaba-nl2sql-management/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/DataAgentApplication.java 类。

5. 启动WEB页面

进入 spring-ai-alibaba-nl2sql/spring-ai-alibaba-nl2sql-web-ui 目录

安装依赖

# 使用 npm
npm install

# 或使用 yarn
yarn install

启动服务

# 使用 npm
npm run dev

# 或使用 yarn
yarn dev

启动成功后，访问地址 http://localhost:3000

系统体验

访问 http://localhost:3000 ，可以看到有四个智能体（目前这四个只是占位显示，并没有对接数据）

点击右上角“创建智能体” ，这里只需要输入智能体名称，其他配置都选默认。

创建成功后，可以看到智能体配置页面。

进入数据源配置页面，配置业务数据库（我们在环境初始化时第一步提供的业务数据库）。

添加完成后，可以在列表页面验证数据源连接是否正常。

预设问题管理，可以为智能体设置预设问题

智能体调试页面可以定制化配置数据源，然后初始化数据源到向量库，进行效果调试。

成功后可以在智能体调试页面输入自然语言进行查询。

调试和发布的智能体数据是分离的，调试时的数据不会影响发布后的智能体。

调试没问题后，可以发布智能体。

目前“嵌入网站”和“访问API”当前版本暂未实现。

点击发布后会更新元数据到发布后的智能体。

分析问题

分析结果

如果你没有环境执行Python节点，临时解决方法：在提问的问题中，添加“请不要通过Python分析”。