Qwen千问实战：零代码搭建数据分析AI Agent！个人电脑手把手教学，从入门到精通一篇搞定！

当前企业坐拥海量数据，却因数据分析依赖 SQL 技术，仅少数专业人员能挖掘数据价值，陷入 “数据多、洞察少” 的困境。而 AI 智能体技术兴起，催生了自然语言转 SQL 数据分析智能体 —— 它能将业务人员的自然语言需求转化为 SQL 查询，打破技术门槛，结合大模型的语境理解能力提升分析效率，助力企业低成本释放数据价值，支撑决策与创新。

小天才学习机打游戏

1242人浏览 · 2025-09-18 17:30:13

小天才学习机打游戏 · 2025-09-18 17:30:13 发布

背景

SQL（结构化查询语言）是与数据库交互的主流工具，但非技术人员使用存在语法和表结构理解的门槛；而 NL2SQL 模型能将自然语言需求（如 “查 2023Q3 北京销售额”）自动转为可执行 SQL，可降低查询门槛、提升效率、减少成本与错误，让更多人用数据决策，释放数据价值。

本篇介绍一下使用阿里千问、Deepseek等大模型实现一个自然语言数据分析智能体。

Qwen-Text2SQL模型

Qwen-text-to-sql 是由阿里巴巴开发并开源的文本到 SQL 转换模型，属于 Qwen通义千问大模型系列的衍生模型。该模型基于 Qwen 基础架构针对 SQL 生成任务进行了专项优化，开源后可通过 Hugging Face Hub 等平台获取，供开发者使用和二次开发。其核心功能围绕 “精准理解自然语言查询并生成可执行 SQL 语句” 展开，具体包括：

复杂自然语言解析：能理解包含多条件、模糊描述、业务术语的查询需求，例如 “找出 2023 年每个季度销售额超过 50 万且利润率高于 15% 的华东地区产品，按销售额从高到低排序”。
全面 SQL 语法支持：覆盖主流数据库（MySQL、PostgreSQL 等）的核心语法，包括单表查询、多表关联（JOIN 操作）、子查询、聚合函数（SUM/AVG/COUNT 等）、分组（GROUP BY）、筛选（HAVING）、排序（ORDER BY）等，可生成符合语法规范的复杂 SQL 语句。目前除了主流Mysql关系数据库，对开源大数据引擎Hive、Spark、Starrocks等支持也不错。
表结构感知与适配：当输入中提供数据表结构信息（如字段名、类型、表间关系）时，模型能结合元数据优化生成结果，避免字段名错误、表关联逻辑混乱等问题，例如已知 “orders 表含 order_id、user_id、amount 字段，users 表含 user_id、region 字段”，可正确生成 “查询各地区总订单金额” 的关联查询 SQL。这里可通过检索Rag知识库、或元数据API完善补充提供精确提示词去生成较为准确SQL。
歧义处理与容错：对存在歧义的自然语言查询（如未明确时间范围、字段名称模糊），会通过合理推断生成最可能的 SQL（如默认取最近 30 天数据），或在必要时隐含补全逻辑（如自动添加合理的过滤条件）。在构建自然语言转SQL智能体工程中，可增加语义层验证环节，依据验证的结果通过与否，循环优化提示词再次执行SQL生成。
多场景适配：可应用于电商（订单分析）、金融（交易统计）、政务（数据汇总）等多领域，无需针对特定场景额外训练，仅通过提示词即可快速适配不同业务的数据库查询需求。SQL语法都较为通用，不同业务场景，可通过提示词上下文或RAG知识库等信息为生成SQL补充相关业务知识或场景辅助LLM更好贴合业务等。

自然语言翻译SQL智能体方案

本篇使用langchain框架构建数据分析智能体AIAgent，使用ollama本地部署DeepSeek-R1作为智能体大脑，依据用户指令及优化提示词去执行各种动作。为了完善相关提示词，本篇使用Rag知识库，向量数据库chroma，至于Rag知识库搭建笔者有往期文章分享这里不再赘述.

本篇数据分析智能体主要功能：用户输入自然语言，如查询”上海地区9月份参与国补购买华为手机销售额，智能体根据用户输入提示词（用非精确的描述用哪个数据库、什么表以及实际字段是什么）通过检索Rag知识库（库表字段信息需要提前准备好喂给Rag知识库）查询到精确的表和字段信息，再提交Qwen-text-to-SQ1模型去生成准确SQL语句，针对生成SQL提前做语义层校验，依据校验的结果正确与否，决定是否再优化提示词获取正确SQL语句直到生成正确为止（也可设置次数值，超过阈值人工干预或提醒优化智能体等），语义层校验通过后提交为执行引擎数据库返回正确的数据集。

具体流程：

用户提交查询
用户语言精准匹配：用户语言+提示词+rag查询精准匹配或API查询匹配,针对不同的SQL语言增加不同的函数使用，功能解释，参数介绍；特殊语法的用法

用户数据分析提示词
使用大模型 + 提示词约束，从用户提示词中提取中使用的库表描述
从库表描述再去rag当中查真实表和字段名称
依据rag当中检索到真实的库表字段，再去完善用户数据分析提示词内容
依据完善的用户数据分析提示词内容提交给qwen大模型生成SQL

3.上述替换后的提示词再作为查询给到Qwen-SQL

4.生成之后的sQL进行语法、语义层检查，根据结果判断是否要再次生成

5.提交执行

除了第1步，其他几步这些部分都放在智能体内部，有提示词引导、控制等来完成，整体方案如图：

数据分析智能体代码实现

这里使用了ollama搭建deepseek-r1环境，作为rag、ai agent大脑；使用transformers运行阿里千文-自然语言翻译SQL大模型Qwen-text-to-sql；使用langchain框架搭建的AI Agent。这些环境的搭建方法可参考笔者之前文章，这里都不再赘述。

这里重点介绍四部分内容：

1）LLM数据库表选择及Rag知识库准备

2）Qwen-text-to-sql环境准备

3）AI Agent数据分析智能体环境准备

4）智能体运行过程解析

LLM数据库表选择及Rag知识库准备

这里不再介绍环境搭建，参考以上文章，Rag知识准备重点介绍LLM数据库表选择、知识库内容准备、Rag提示词准备等

LLM数据库表选择：

对用户需求使用LLM大模型进行真实数据集选择（目前只举例子，如果表的数量巨大，可以进行多级问题分类或其他方案解决）
知识库内容准备：

这里进行Rag知识库文档梳理，关于实际数据库、表、字段以及字段，相关使用说明信息，例：

知识库提示词准备：

提示词设置，首先给一个角色，然后指令查询rag知识库要求，同时限制“输出要求：只写结果，不写思考过程“ 因为rag查询的数据库、表和字段信息

Qwen-text-to-sql环境准备

本部分使用了transformers运行阿里千文-自然语言翻译SQL大模型

Qwen-text-to-sql，首先下载一个大模型具体内容参考上述文章这里不再赘述。以下是实现代码：

AI Agent数据分析智能体环境准备与实现

此部分部署deepseek-r1作为AI Agent大脑；实现了AI Agent的工具集；实现智能体的提示词模版（介绍工具名称、工具集、输入、流程指南等内容）

AI Agent大脑：deepseek-r1使用ollma部署

工具集：首先，用于根据用户需求判断使用哪些表；其次，根据使用的表，去rag知识库检索真实表和字段信息，最后，根据用户需求 + 检索到真实库表、字段信息去生成sql。

提示词模版：介绍了input_variables占位符变量，工具名称，工具集、执行流程指南等

智能体运行过程解析：

首先，对用户需求“2023年销售额超过10000的产品ID和名称，按销售额降序排列”使用LLM大模型进行真实数据集选择（目前只举例子，如果表的数量巨大，可以进行多级问题分类或其他方案解决）

“找出2023年销售额超过10000的产品ID和名称，按销售额降序排列”大模型思考过程，最终思考结果，成功挑选出sales销售额表和products产品表两张

其次，依据上述选择出的sales和products两张表，提交给rag知识库检索出sales、proucts表信息和字段信息。

Ai agent接受到用户指令的思考过程：首先把用户需求进行拆解成为5部分；其次llm因为没有拿到真实数据库、表和字段信息先假设表构建一段sql，llm考虑准确问题，它又去rag里检索相关真实数据库、表和字段信息。如图：

再次，由用户需求“找出2023年销售额超过10000的产品ID和名称，按销售额降序排列” + rag检索出来的真实库表sales、products表以及字段product_id、sale_amt以及关联信息，形成需求带完整的、真实的库表字段信息的完整提示词信息，提交给Qwen_text_to_sql大模型去生成sql。

最后，对Qwen生成sql的进行语法、语义层校验，针对语法语义不通过的SQL进行，根据error信息，再次调整提示词重新生成sql。

以上是AI Agent数据分析智能体环境准备与实现全过程，当然这些实现过程还有很多可以再次优化点或方案，后续再优化讲解。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。