SQLBot 是一款基于大语言模型（Large Language Model，LLM）和 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的智能问数系统。借助 SQLBot，用户可以实现数据的即问即答，快速提炼获取所需的数据信息及可视化图表，并且支持进一步开展智能分析。

一、界面展示

二、产品优势

• 开箱即用只需简单配置大模型和数据源即可开启问数之旅。SQLBot 充分发挥大语言模型强大的自然语言理解和 SQL 生成能力，结合 RAG 技术提升生成精度，实现高质量的 text-to-SQL 转换体验。
• 易于集成支持多种集成方式，能够快速嵌入到 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台，让各类应用快速拥有智能问数能力。
• 安全可控提供基于工作空间的资源隔离机制，支持细粒度的数据权限配置，确保用户在使用过程中拥有清晰的数据边界与权限控制能力，保障数据访问的安全与合规。

三、 主要功能

• 提问分析：用户聊天对话方式提问，大模型解析问题意图，结合所选数据源生成图表与分析。
• 深度探索：在获得基础图表结果后，进一步进行分析、解释、验证和预测，支持更强的业务决策支持。
• 数据管理：支持用户配置、管理多种类型的数据源和数据表，支持按需配置和管理。
• 看板搭建：将多个问数对话生成的图表统一布局，构建成适用于汇报、监控或展示的仪表板。

四、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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