从此，SQL 不写一行，智能体全帮我搞定！

从此，SQL 不写一行，智能体全帮我搞定！

最近我零成本在本地搭了一个 SQL 智能体，不接入云、不付费、支持自然语言问答，简直是我日常开发提效的天花板。原来那些写 SQL 查业务数据、调接口前找字段、优化复杂 JOIN 的痛点，现在统统交给 AI 来搞定，精准又高效。 全程本地运行，无需担心数据外泄，也不需要依赖第三方平台，更重要的是 —— 完全开源、零成本，硬核好玩！ 本篇文章就来分享我如何用最简单的方式，把自己的数据库“喂”给一个懂 SQL 的 AI，打造一个真正为开发者量身定制的“本地数据助理”。SQL 再也不是负担，而是乐趣。👨‍💻🚀

what❓

在平常的开发工作中，我们常常需要根据业务需求写各种 SQL 查询。尤其在面对复杂的数据库时，编写 SQL 语句时要查找表结构、字段类型、外键关系等，往往需要花费大量时间和精力。虽然 SQL 写得多了，但还是容易出错，特别是写复杂的联合查询（JOIN）和子查询时。再加上开发过程中需求变化频繁，修改 SQL 成了必不可少的工作。

于是，我开始思考：有没有一种方式，可以让 AI 代替我写 SQL，自动理解我的需求并给出精准的查询语句？

首先是基于安全，其次都是其次

how❓

经过一些调研和实验，我决定结合 Ollama + 阿里 Qwen2.5:7B 模型，以及 Anything LLM + nomic-embed-text 来搭建这个“SQL 智能体”。最酷的是：整个过程完全是本地化运行，不需要依赖云服务、无需付费、不会有数据泄露的风险。简直是开发者的福音！

实现

第一步：下载Ollama和所需大模型

Ollama官方地址

nomic-embed-text 是一个用于将文本数据嵌入到向量空间的工具，它可以将文本转化为向量表示。通过这种方式，你可以将自然语言文本转化为数值向量，以便进行计算和比较，常用于信息检索、文本相似度计算、聚类、分类等任务。

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根据你的电脑配置选择下载阿里的模型，当让这里你也可以选择别的模型，看自己需求。

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第二步：下载Anything LLM并配置

Anything LLM官网地址

首先配置为Ollama+自己所需大模型

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其次配置首选项

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第三步：新建工作区并投喂

在完成以上步骤后，可以在Anything LLM中新建一个工作区，并投喂DDL信息，进行相关测试

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进行问答：