在传统开发中，数据库一直是门“技术味”很重的领域。
你必须：
- 会写 SQL
- 理解表结构
- 了解增删改查、索引、事务
- 熟悉 MySQL/PostgreSQL 等大型数据库
但在 AIGC（大模型时代） ，数据库也开始进入一个全新的范式：
➡ 不再必须手写 SQL，而是用自然语言操作数据库。
本篇文章将通过一个完整的 SQLite3 + LLM（Text2SQL） 的实战例子，带你理解：
- 为什么 SQLite3 是 AIGC 时代最适合“轻量级智能数据库实验”的武器
- 如何让大模型根据 Schema 自动生成 SQL
- “Prompt Engineer” 如何在数据库领域发挥作用
- 前端 / 新手工程师如何用 AI 一键完成 SQL 查询
- 如何一步步构建一个能读懂自然语言的数据库助手
文末你将彻底理解：
👉 AIGC 不只是替你写 SQL，而是正在改变数据库的交互方式！
🧩 一、AIGC 让数据库发生了什么变化？
在没有 AIGC 的时代，要和数据库沟通，必须写 SQL。
比如你想查“开发部员工的名字和工资”，就要写：
SELECT name, salary FROM employees WHERE department = "开发部";
但 AIGC 让这件事变得完全不一样：
你只需要说：
“开发部员工的姓名和工资是多少？”
模型就能自动生成：
SELECT name, salary FROM employees WHERE department = '开发部';
这背后就是 Text2SQL 技术：
- 你说自然语言
- AI 自动理解你的问题
- 再根据数据库 Schema 自动生成 SQL
- 程序执行 SQL 得到查询结果
未来我们甚至可能：
不再“写 SQL”，而是“说 SQL”。
🧱 二、为什么选择 SQLite3？
你可能会问：
大模型 + SQL 实验用什么数据库？
当然是 SQLite3。
原因非常简单：
✔ 1. SQLite3 是“零配置数据库”
- 一个
.db文件就是全部数据 - 不需要安装 MySQL/PostgreSQL
- 超轻量、跨平台
这非常适合：
- 本地开发
- 教学
- Demo
- LLM 数据库实验
- 离线环境
✔ 2. 微信本地数据库就是 SQLite
微信的聊天记录、登录信息都依赖 SQLite。
可见它不仅轻量，也非常可靠。
✔ 3. Python 对 SQLite 原生支持
只要：
import sqlite3
就能用。
无需驱动、无需依赖，非常适合做 AI 数据库探索。
🛠 三、用 Python + SQLite3 创建一个本地数据库
下面是一个 SQLite3 的示例数据库，它模拟了一个员工表：
import sqlite3
# 打开链接
conn = sqlite3.connect("test.db")
cursor = conn.cursor()
# 创建 employees 表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT,
department TEXT,
salary INTEGER
)
""")
# 插入示例数据
sample_data = [
(6,"空瓶","开发部",32000),
(7,"张三","销售部",20000),
(8,"白兰地","开发部",33000),
(9,"李四","销售部",1500)
]
cursor.executemany('INSERT INTO employees VALUES (?,?,?,?)', sample_data)
conn.commit()
你现在已经拥有一个本地数据库。
🧠 四、AIGC 如何帮你生成 SQL（Text2SQL）
我们现在做一件非常关键的事：
用大模型帮我们生成 SQL！
完整示例代码如下（使用 DeepSeek 为例）：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key='xxx',
base_url='https://api.deepseek.com/v1'
)
def ask_deepseek(query, schema):
prompt = f"""
这是一个数据库的Schema:
{schema}
根据这个Schema,你能输出一个SQL查询来回答以下问题吗？
只输出SQL查询,不要输出任何内容,也不要带任何格式。
问题：{query}
"""
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
max_tokens=2048,
messages=[{
"role": "user",
"content": prompt
}]
)
return response.choices[0].message
然后你只需要问：
question = "开发部部门员工的姓名和工资是多少？"
sql = ask_deepseek(question, schema_str)
print(sql)
它会自动生成 SQL，例如：
SELECT name, salary FROM employees WHERE department='开发部';
这就是 Text2SQL 的核心：
你用自然语言提问 → 模型自动生成 SQL。
🎯 五、SQL Prompt Engineer：数据库新职业？
Prompt Engineer（提示词工程师）你肯定听过。
但 SQL Prompt Engineer 是 AIGC 时代的新物种。
它的核心任务是：
设计提示词，让 AI 能准确根据表结构生成 SQL。
一个优秀的 SQL Prompt 包含：
✔ 1. Schema（表结构）
告诉模型你的数据库“长什么样”。
✔ 2. 用户的自然语言问题
✔ 3. 明确约束，让模型“不跑题”
比如：
- 只能输出 SQL
- 不要解释
- 不要加格式
✔ 4. 告诉模型你使用的是“SQLite”
因为不同数据库 SQL 语法不一样：
- MySQL 有
LIMIT 1 - SQL Server 用
TOP 1
模型需要知道你的数据库类型。
🧪 六、Text2SQL 系统的完整工作流程
你可以基于本文实现一个完整的智能数据库助手：
✨ 1. 用户输入自然语言问题
例如：
“开发部工资高于 30000 的员工有哪些？”
✨ 2. 系统将 Schema + 问题发送给 LLM
模型返回 SQL。
✨ 3. Python 执行 SQL
cursor.execute(sql)
rows = cursor.fetchall()
✨ 4. 系统把结果展示给用户
甚至可以自动生成表格、图表。
✨ 5. 用户继续提问，获得新的 SQL
这就是一个简化版的：
- ChatGPT Data Assistant
- Data Copilot
- 智能 BI 系统
- AI 数据分析助手
🌐 七、AIGC + 数据库：前端也能变数据库高手
在传统开发中：
- 前端不会 SQL
- 写 SQL 是后端的事
但 AIGC 之后：
✔ 前端可以自然语言写 SQL
React / Vue 前端直接调用 API：
POST /ask-sql
{
question: "开发部员工有多少人？"
}
后端 Text2SQL → 自动执行 → 返回结果。
前端根本不用懂 SQL。
✔ 新人工程师也能轻松操作数据库
你说问题 → AI 生成 SQL → 系统执行。
真正做到：
“人人都是数据库分析师”。
🔮 八、SQLite + AIGC 会带来什么未来？
未来数据库的交互方式可能是这样的：
- 不再写 SQL
- 不需要懂表结构
- 查询像聊天一样自然
- BI 报表自动生成 SQL
- 数据分析自动给你结论
- 数据库开发成本更低
AIGC 不会替代数据库工程师，
但会让：
- 数据分析师更像“指挥官”
- 开发者从 SQL 细节里解放出来
- 前端能独立完成数据查询
- 产品和运营直接查询数据
- 新手工程师能力被大幅增强
这，就是 AIGC 时代的新范式。
🏁 九、总结
本篇文章通过一个完整示例，带你理解：
✔ SQLite3 是 AIGC 时代最适合实验的数据库
轻量、易用、跨平台、零配置。
✔ Text2SQL 是未来数据库交互的新模式
自然语言 → SQL → 结果。
✔ Prompt Engineer 能让 AI 更好理解数据库
提供 Schema + 约束语法。
✔ 前端与新手也能通过 AI 完成数据库查询
降低学习门槛。
✔ AIGC 将会深刻改变数据库的使用方式
未来的数据库可能不需要 SQL。
