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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

项目结构​

这个项目分为三个部分：

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

快速启动​

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

1. 业务数据库准备​

可以在项目仓库获取测试表和数据：

文件在：spring-ai-alibaba-data-agent-management/src/main/resources/sql，里面有两个文件：schema.sql 和 data.sql

将表和数据导入到你的MySQL数据库中。

2. 配置​

2.1 配置management数据库​

在spring-ai-alibaba-data-agent-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/saa_data_agent?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

2.2 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。

2.3 配置 API Key​

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
      chat:
        enabled: true
        options:
          model: qwen-plus
      embedding:
        enabled: true
        options:
          model: text-embedding-v4

推荐将API Key配置到环境变量中，并使用${AI_DASHSCOPE_API_KEY}引用。

2.4 嵌入模型批处理策略配置​

属性说明默认值
spring.ai.alibaba.data-agent.embedding-batch.encoding-type文本编码类型，可参考com.knuddels.jtokkit.api.EncodingTypecl100k_base
spring.ai.alibaba.data-agent.embedding-batch.max-token-count每批次最大令牌数 值越小，每批次文档越少，但更安全 值越大，处理效率越高，但可能超出API限制 建议值：2000-8000，根据实际API限制调整2000
spring.ai.alibaba.data-agent.embedding-batch.reserve-percentage预留百分比 用于预留缓冲空间，避免超出限制 建议值：0.1-0.2（10%-20%）0.2
spring.ai.alibaba.data-agent.embedding-batch.max-text-count每批次最大文本数量 适用于DashScope等有文本数量限制的API DashScope限制为1010

2.5 向量库配置​

属性说明默认值
spring.ai.alibaba.data-agent.vector-store.similarity-threshold相似度阈值配置，用于过滤相似度分数大于等于此阈值的文档0.2
spring.ai.alibaba.data-agent.vector-store.batch-del-topk-limit一次删除操作中，最多删除的文档数量5000
spring.ai.alibaba.data-agent.vector-store.topk-limit查询返回最大文档数30
spring.ai.alibaba.data-agent.vector-store.enable-hybrid-search是否启用混合搜索。注意：项目目前默认只提供ES的混合检索能力，
如需要扩展其他向量库可自行继承重写 com.alibaba.cloud.ai.dataagent.service.hybrid.retrieval
.AbstractHybridRetrievalStrategy#retrieve 该方法
并且修改com.alibaba.cloud.ai.service.hybrid.
factory.HybridRetrievalStrategyFactory#getObject
注册相应的bean		false
spring.ai.alibaba.data-agent.vector-store.elasticsearch-min-scoreElasticsearch最小分数阈值，用于es执行关键词搜索时过滤相关性较低的文档。
开发时使用的es服务端版本 8.15.0		0.5

2.6 检索融合策略​

属性说明默认值
spring.ai.alibaba.data-agent.fusion-strategy多路召回结果融合策略rrf

2.7 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。

在根pom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:

3. 启动管理端​

在spring-ai-alibaba-data-agent-management目录下，运行 DataAgentApplication.java 类。

4. 启动WEB页面​

进入 spring-ai-alibaba-data-agent-frontend 目录

4.1 安装依赖​

# 使用 npm
npm install

# 或使用 yarn
yarn install

4.2 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​

数据智能体的创建与配置​

访问 http://localhost:3000 ，可以看到当前项目的智能体列表（默认有四个占位智能体，并没有对接数据，可以删除掉然后创建新的智能体）

homepage-agents.png

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。

agent-create.png

创建成功后，可以看到智能体配置页面。

agent-config.png

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）。

datasource-config.png

添加完成后，可以在列表页面验证数据源连接是否正常。

datasource-validation.png

对于添加的新数据源，需要选择使用哪些数据表进行数据分析。

datasource-tables.png

之后点击右上角的“初始化数据源”按钮。

datasource-init.png

预设问题管理，可以为智能体设置预设问题

preset-questions.png

语义模型管理，可以为智能体设置语义模型。 语义模型库定义业务术语到数据库物理结构的精确转换规则，存储的是字段名的映射关系。 例如customerSatisfactionScore对应数据库中的csat_score字段。

semantic-models.png

业务知识管理，可以为智能体设置业务知识。 业务知识定义了业务术语和业务规则，比如GMV= 商品交易总额,包含付款和未付款的订单金额。 业务知识可以设置为召回或者不召回，配置完成后需要点击右上角的“同步到向量库”按钮。

business-knowledge.png

成功后可以点击“前往运行界面”使用智能体进行数据查询。 调试没问题后，可以发布智能体。

目前“智能体知识”和“访问API”当前版本暂未实现。

数据智能体的运行​

运行界面

run-page.png

运行界面左侧是历史消息记录，右侧是当前会话记录、输入框以及请求参数配置。

输入框中输入问题，点击“发送”按钮，即可开始查询。

analyze-question.png

分析报告为HTML格式报告，点击“下载报告”按钮，即可下载最终报告。

analyze-result.png

除了默认的请求模式，智能体运行时还支持“人工反馈”，“仅NL2SQL”，“简洁报告”和“显示SQL运行结果”等模式。

默认情况不开启人工反馈模式，智能体直接自动生成计划并执行，并对SQL执行结果进行解析，生成报告。 如果开启人工反馈模式，则智能体会在生成计划后，等待用户确认，然后根据用户选择的反馈结果，更改计划或者执行计划。

feedback-mode.png

“仅NL2SQL模式”会让智能体只生成SQL和运行获取结果，不会生成报告。

nl2sql-mode.png

“显示SQL运行结果”会在生成SQL和运行获取结果后，将SQL运行结果展示给用户。

show-sql-result.png

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