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摘要： Java AI智能问数系统通过自然语言处理（NLP）与Function调用技术，将用户查询自动转换为结构化数据库指令，实现“对话式”数据查询。基于SpringBoot的Java架构集成大模型API，完成意图识别、参数转换及数据检索，大幅降低企业数据查询门槛。该系统可提升业务敏捷性，优化IT成本，并支持多场景实时决策，推动数据民主化。未来，结合多模态AI与微服务扩展，智能问数将成为企业数字化
本文详细介绍如何在n8n中搭建SQLBot MCP服务的工作流，涵盖表单触发器和聊天触发器两种接入方式，完整解析提示词编写、AI代理配置和MCP工具调用，助你快速实现智能数据库查询与自动化分析！
SQLBot通过大模型实现智能数据分析功能，在保障数据安全的前提下分场景调用AI能力：1）常规查询仅提交字段名和备注信息；2）数据洞察分析会提交实际数据。系统采用三阶段交互流程：首先推测用户可能的问题，然后生成符合规范的SQL查询语句，最后转换为可视化JSON格式。数据分析功能可自动识别数据分布特征、异常点和区域差异，并提供商业建议。系统严格区分查询生成和实际数据处理，确保敏感数据仅在必要时提交给
告别复杂SQL，SQLBot 的 MCP 服务让 Coze 智能体秒懂人话！问数据就像聊天，结果秒出还精准！新手也能5分钟上手，点击文章抢先体验！
让Dify智能体火力全开？本文揭秘如何将SQLBot的MCP服务嵌入其中，为智能体注入智能问数动力，快速挖掘数据价值，赶紧跟着操作起来！
本教程旨在展示怎么用Dify配置智能问数(自然语言方式提问，返回SQL结果)。
这是包括我们在内的一些厂商探索的一个新方向，这种方式先由大模型将自然语言转化为对指标语义层的查询请求（MQL，Metrics Query Language），再由指标平台将指标和维度的查询与计算逻辑转化为准确的 SQL 查询语句。用户查询经大模型语义解析后，将其转换为指标、维度及筛选条件的组合表达，并生成面向指标平台的 MQL，Aloudata CAN 指标平台的语义引擎将 MQL 转换为准确和可
美林数据通过深度融合 DeepSeek 等前沿大模型能力，对现有Tempo商业智能平台进行智能化升级，打造新一代智能BI数据分析方案。区别于通过编码或自助式BI工具进行数据分析的模式，智能BI数据分析方案采用自然语言对话的方式，直接提问即可快速进行数据分析洞察，大幅降低企业数据分析门槛，让企业数据分析指导经营决策的周期从以“日”计量变为“分秒”级别，进而提升企业的战略决策效率和市场竞争力。
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