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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个基于ClickHouse的AI查询助手，用户可以用自然语言描述数据需求（如'显示过去一个月销售额最高的10个产品'），系统自动转换为ClickHouse SQL并执行。要求：1. 支持中文/英文自然语言输入 2. 自动识别时间范围、聚合条件等关键要素 3. 输出可视化图表 4. 可保存常用查询模板。使用FastAPI后端，ClickHouse连接池，集成Kimi-K2模型进行NL2SQL转换。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

今天想和大家分享一个超实用的数据查询方案：用自然语言直接操作ClickHouse数据库。作为一个经常要和海量数据打交道的开发者，每次写复杂SQL都要反复调试，直到发现用AI辅助开发这个神器组合，效率直接翻倍。

1. 为什么需要自然语言查询？传统数据分析需要熟悉表结构、字段含义和SQL语法，对于非技术人员门槛很高。比如想查"过去三个月北京地区销量增长最快的品类"，可能要写包含JOIN、GROUP BY、时间函数的多层嵌套查询。而AI模型能理解人类语言，自动提取查询意图和条件，转换成精准的SQL。

2. 核心架构设计系统分为三层：前端接收自然语言输入，中台用Kimi-K2模型做语义解析，后端连接ClickHouse执行查询。关键点在于：

3. 使用FastAPI搭建轻量级API服务，处理并发请求
4. 通过连接池管理ClickHouse会话，避免频繁建立连接的开销

5. 设计提示词模板引导AI识别时间范围、聚合维度等要素

6. 实现关键步骤先配置好ClickHouse数据源，确保网络连通。然后重点开发NL2SQL转换模块：

7. 将用户输入如"显示上海门店的月度销售额趋势"拆解成：筛选条件（城市=上海）、时间粒度（按月）、指标（销售额）
8. 通过few-shot learning让AI学习示例，比如"查询最近30天"对应"WHERE date >= today() - 30"

9. 对生成的SQL做语法校验和查询优化，防止全表扫描

10. 可视化与模板功能查询结果默认用折线图/柱状图展示，特别适合趋势分析。常用查询如"每日UV统计"可以保存为模板，下次只需说"按老规矩看UV"就能一键调用。这里用到了ClickHouse的物化视图特性，预计算高频指标提升响应速度。

11. 避坑经验

12. 时间格式处理要统一，避免时区问题导致查询偏差
13. 对金额等敏感字段自动添加权限控制
14. 限制单次查询最大返回行数，防止内存溢出
15. 中文表名字段名需额外处理编码问题

实际测试发现，对于典型的销售分析场景，AI生成的SQL准确率能达到85%以上。尤其是模糊查询（比如"找异常订单"）这种传统方式很难表述的需求，AI能结合上下文给出合理方案。

整个项目在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅，不用操心环境配置，内置的Kimi模型直接调用，调试界面还能实时看到SQL生成过程。最惊喜的是部署功能——完成开发后点个按钮就能生成在线服务地址，客户立马能用浏览器体验自然语言查询的效果。

如果你也在做数据分析工具，强烈推荐试试这个组合。从我的体验来看，原本需要2天开发的查询模块，现在半天就能跑通全流程，而且业务人员自己就能完成80%的查询需求，再也不用反复沟通SQL细节了。

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开发一个基于ClickHouse的AI查询助手，用户可以用自然语言描述数据需求（如'显示过去一个月销售额最高的10个产品'），系统自动转换为ClickHouse SQL并执行。要求：1. 支持中文/英文自然语言输入 2. 自动识别时间范围、聚合条件等关键要素 3. 输出可视化图表 4. 可保存常用查询模板。使用FastAPI后端，ClickHouse连接池，集成Kimi-K2模型进行NL2SQL转换。

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