本文梳理接入阶段高频易错点，逐一分析问题成因并给出可直接落地的配置与代码解决方案，帮助开发者快速避坑、一次性完成 Spring AI 与大模型的对接集成。

本文选用对真实场景下的教育信息公示名单截图进行识别理解，在同等提示词、同等网络环境、无画质压缩条件下，横向实测当下主流五款通用大模型：DeepSeek、Kimi、通义千问、硅基流动千问、ChatGPT 5.5（自定义扩展地址）。

本文基于一台 2核4GB内存、70GB硬盘 的 OpenCloudOS 9 云主机，完整记录从零开始部署 PostgreSQL 16 + PostGIS 3.5、Redis 7、Nginx 的全过程，阅读本文对于掌握OpenCloudOS 9 云安装有一定帮助。

本文作为系列分享的第二篇，承接前文的图片获取工作，详细讲解了基于 CodeBuddy 结合大模型实现图文识别解析的全流程，包括技术途径对比、模型选择与切换、提示词编写、信息解析与 JSON 生成等核心内容。

本篇文章我会把完整搭建SpringBoot+Hibernate+LLM+Text-To-SQL的集成流程、踩坑细节、安全处理逻辑全部整理出来，从环境准备、数据库建表、后端分层开发、大模型 API 对接，再到前端问答页面，一套完整流程直接照着跑就能出效果，新手也能跟着实现。

本文通过标准化的电商三级关联数据模型，从数据库结构设计、数据一致性管控、双策略提示词设计、API参数调优、实战测试验证全流程落地，实现了AI精准生成多表JOIN查询语句。核心价值在于：通过业务建模标准化、提示词结构化、代码封装通用化，彻底解决Text-to-SQL多表查询错乱、失真、报错等核心问题，方案可直接复用至电商、零售、金融、OA等各类业务系统。

本篇完整讲解一套可落地的 Text‑to‑SQL 系统架构，通过本文可以了解如何快速实现Text-to-SQL的实战应用开发。

本文就拿**上海虹桥→南京南**这条高铁高频线路作为案例，完整演示一遍从数据拉取到生成 Word 分析文档的完整流水线，全文会附带可直接复用的脚本片段，新手也可以跟着上手。整套流程脚本大部分由 WorkBuddy辅助生成迭代，只需要少量修改参数，接近零代码就完成整套数据分析。

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