文章目录
- 本期目标
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- 一、项目全景架构图
- 二、核心概念扫盲（小白必看）
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- 1. **NL2SQL是什么？**
- 2. **向量数据库的作用？**
- 3. **Evidence（业务知识）是什么？**
- 4. **MCP协议？**
- 5、Spring AI Alibaba NL2SQL 核心能力
- 三、各模块开发
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- **模块1：chat模块（核心业务）**
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- `AnalyticNl2SqlController.java`
- `SimpleChatController.java`
- `Nl2sqlForGraphController.java`（高级玩法）
- **模块2：vector-management模块（数据管家）**
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- `AnalyticDbVectorManagementController.java`
- **为什么需要这个模块？**
- **模块3：mcp模块（AI工具化）**
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- `McpService.java`
- 四、完整开发步骤（手把手教学）
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- **步骤0：环境准备（必做！）**
- **步骤1：获取阿里云DashScope API Key**
- **步骤2：创建项目**
- **步骤3：配置application.yml（核心中的核心）**
- **步骤4：初始化数据库**
- **步骤5：启动vector-management模块（先做这个！）**
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- **5.1 初始化Schema（让AI认识你的表）**
- **5.2 添加Evidence（教AI业务知识）**
- **步骤6：启动chat模块（主服务）**
- 步骤7：前端页面
- **步骤8：测试NL2SQL功能**
- 五、关键配置详解（避坑指南）
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- **1. 向量存储配置对比**
- **2. 模型选择建议**
- **3. 超时配置**
- 六、生产环境最佳实践（从Demo到产品）
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- **1. Schema初始化优化**
- **2. Evidence动态热更新**
- **3. SQL安全加固**
- **4. 性能优化**
- **5. 日志监控**
- 七、常见问题排查（90%的问题在这里）
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- **问题1：启动报错\”Connection refused\”**
- **问题2：查询返回\”表不存在\”**
- **问题3：生成SQL很慢或超时**
- **问题4：返回的SQL不准确**
- **问题5：内存溢出**
- 八、扩展开发指南（让你的应用更强大）
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- **场景1：支持新数据库表**
- **场景2：自定义返回格式**
- **场景3：集成到Spring Security**
- 十、下一步行动清单
本期目标
实现一个基于AI的包含以下功能的智能BI应用：
- 自然语言对话接口：/chat接口支持自然语言查询数据库
- 可视化交互页面：提供HTML页面用于测试和展示对话功能
- 业务逻辑管理：支持对业务逻辑的增删改查操作
一、项目全景架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户浏览器 │
│ (http://localhost:8065/8061) │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
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┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│ 三大核心模块 │
├──────────────────┬──────────────────┬─────────────────────────┤
│ chat模块 │ mcp模块 │ vector-management模块 │
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