Aiyly - 用自然语言查询数据库的AI智能助手

在当今数据驱动的时代，数据库查询已经成为企业日常运营中不可或缺的一部分。然而，传统的SQL查询方式往往需要专业的技术背景，这对于非技术人员来说是一个巨大的门槛。今天，我要向大家介绍一款革命性的工具——Aiyly，它能够让你用自然语言直接查询MySQL数据库，彻底改变你与数据交互的方式。

什么是Aiyly？

Aiyly 是一款基于人工智能的自然语言数据库分析代理（Agent）。简单来说，你只需要用日常的中文或英文描述你想要查询的数据，Aiyly 就能自动将其转换为准确的SQL语句并执行查询，最后以易于理解的方式呈现结果。

核心特性

1. 自然语言查询

不再需要记忆复杂的SQL语法！你可以这样提问：

“上个月销售额最高的前10个产品是什么？”
“哪些客户在过去一年内没有下过订单？”
“按地区统计今年的订单总金额”

Aiyly 会自动理解你的意图，生成对应的SQL查询语句，并返回精确的结果。

2. 智能Schema理解

在使用 Aiyly 之前，你可以配置你的数据库结构（Schema）和业务指标（Metrics）。系统会深度理解你的表结构、字段含义以及业务逻辑，从而在查询时能够准确地选择正确的表和字段。

3. 安全可靠

数据安全是 Aiyly 的首要考量：

只读查询：系统仅支持SELECT查询，完全禁止INSERT、UPDATE、DELETE等写操作
白名单验证：所有表名和字段名都经过严格的白名单校验
参数化查询：防止SQL注入攻击
敏感关键词过滤：在执行前检查并阻止潜在的危险操作

技术架构详解

作为一名技术人员，我深知了解工具背后的技术架构对于正确使用它至关重要。让我详细介绍 Aiyly 的技术实现。

后端框架

Aiyly 采用 Midway.js 3.x 作为后端框架，这是一个基于 TypeScript 的 Node.js 企业级框架。选择这个框架的原因包括：

TypeScript 原生支持：提供完整的类型检查，减少运行时错误
依赖注入：采用 IoC（控制反转）容器，使代码更加模块化和可测试
装饰器模式：简化了路由、中间件和服务的定义

数据库层

系统使用 TypeORM 0.3.x 作为ORM层，配合 MySQL 数据库：

Snake Case 命名策略：代码中使用驼峰命名（camelCase），数据库中自动转换为下划线命名（snake_case）
实体映射：通过装饰器定义实体类，自动处理数据库表的创建和迁移
连接池管理：高效管理数据库连接，确保在高并发场景下的稳定性

AI Agent 核心

这是 Aiyly 最核心的部分——一个手写的 AI Agent 系统，没有依赖任何现成的 Agent 框架：

Agent 循环机制

Agent 采用迭代式的工具调用机制，最多支持10次迭代：

接收用户的自然语言查询
AI 分析查询意图，决定需要调用哪些工具
执行工具调用（如生成SQL、查询数据库）
分析工具返回结果
如果需要更多信息，继续迭代；否则生成最终回答

流式响应支持

为了提供更好的用户体验，Aiyly 支持流式响应。这意味着你不需要等待整个查询完成，而是可以实时看到 AI 的思考过程和中间结果。

工具系统

Agent 配备了专门的工具来完成数据库查询任务：

SQL Builder 工具：安全地构建 SQL 查询语句
动态查询工具：执行用户配置的任意表的查询

模块化设计

Aiyly 采用清晰的模块化架构：

模块	功能
auth	JWT + Google OAuth 身份认证
user	用户管理、MySQL配置存储、Schema/Metrics存储
agent	AI Agent 核心，包含工具系统
conversation	对话历史持久化

每个模块都遵循统一的文件结构：

*.entity.ts - 数据库实体定义
*.service.ts - 业务逻辑层
*.controller.ts - HTTP 接口层
*.dto.ts - 数据传输对象，包含验证规则

如何使用Aiyly？

访问 ai.aiyly.com 开始你的智能数据查询之旅！

第一步：注册登录

Aiyly 支持多种登录方式：

JWT 认证：传统的用户名密码登录
Google OAuth：使用 Google 账号一键登录

第二步：配置数据库连接

登录后，你需要配置你的 MySQL 数据库连接信息：

数据库主机地址
端口号
用户名和密码
数据库名称

请放心，Aiyly 会安全地存储你的配置信息，并且只会执行只读查询。

第三步：定义Schema和Metrics

这是让 Aiyly 理解你业务数据的关键步骤：

Schema 定义

告诉系统你有哪些表，每个表有哪些字段，以及字段的业务含义。例如：

表名：orders（订单表）
字段：
- id：订单ID
- customer_id：客户ID
- total_amount：订单总金额
- created_at：创建时间
- status：订单状态（pending/paid/shipped/completed）

Metrics 定义

定义常用的业务指标和计算方式。例如：

销售额 = SUM(total_amount)
订单数 = COUNT(id)
平均客单价 = AVG(total_amount)

第四步：开始对话查询

一切准备就绪后，你就可以用自然语言开始查询了！

试试这些查询：

“查询本月的总销售额”
“找出购买次数最多的10个客户”
“统计每个月的订单数量变化趋势”
“哪些产品的库存低于安全线？”

Aiyly 会理解你的问题，自动构建SQL查询，执行后以清晰的方式展示结果。

错误处理机制

Aiyly 拥有完善的错误处理机制，确保用户获得清晰的反馈：

统一响应格式

所有API响应都采用统一的格式：

{
  "code": 0,
  "msg": "success",
  "data": { ... }
}

错误码分类

系统定义了详细的错误码分类：

错误码范围	类型
0	成功
1xxx	通用错误
2xxx	认证错误
3xxx	用户相关错误
4xxx	MySQL 相关错误
5xxx	对话相关错误

这样的设计让开发者能够快速定位问题，也让用户能够获得有意义的错误提示。

安全性保障

在使用任何涉及数据库的工具时，安全性都是首要考虑的因素。Aiyly 在安全方面做了充分的考量：

只读保护

Agent 只支持 SELECT 查询，通过多重机制确保：

SQL Builder 限制：SQL构建器只生成SELECT语句
白名单验证：表名和字段名必须在预定义的白名单中
关键词过滤：在执行前检查SQL中是否包含危险关键词

身份认证

JWT Token 认证，支持过期时间配置
全局中间件保护，需要认证的接口必须携带有效Token
使用 @Public() 装饰器明确标记公开接口

数据隔离

每个用户只能访问自己配置的数据库，用户之间的数据完全隔离。

适用场景

Aiyly 适用于多种业务场景：

1. 业务分析师

不需要学习SQL，直接用自然语言提问：

“本季度各区域的销售对比如何？”
“退货率最高的产品类别是什么？”
“新客户的首单转化率是多少？”

2. 产品经理

快速获取产品数据支持决策：

“用户活跃度在过去三个月的变化趋势”
“哪个功能的使用率最低？”
“付费用户和免费用户的行为有什么差异？”

3. 运营人员

实时监控业务指标：

“今天的订单量比昨天同期增长了多少？”
“优惠券的核销率是多少？”
“哪些用户即将流失（30天未登录）？”

4. 开发人员

快速验证数据、调试问题：

“检查用户ID为12345的所有订单”
“统计今天新增的异常日志数量”
“查找状态异常的任务记录”

与传统方式的对比

特性	传统SQL查询	Aiyly
学习成本	需要掌握SQL语法	零学习成本，使用自然语言
查询效率	需要编写和调试SQL	直接描述需求即可
安全性	依赖开发者自觉	系统级别的只读保护
错误处理	原始数据库错误	友好的错误提示
历史记录	需要手动保存	自动保存对话历史
协作分享	复制粘贴SQL	分享对话链接

未来展望

Aiyly 还在不断进化中，未来计划支持的功能包括：

更多数据库支持：PostgreSQL、MongoDB、ClickHouse等
数据可视化：自动生成图表展示查询结果
定时报表：设置定时查询，自动发送报表
团队协作：支持团队共享数据库配置和查询历史
API接口：提供API让其他系统集成调用

立即体验

还在等什么？立即访问 ai.aiyly.com 开始你的智能数据查询之旅！

无论你是技术人员还是业务人员，Aiyly 都能帮助你更高效地与数据对话。告别复杂的SQL语法，用自然语言释放数据的价值！

如果你在使用过程中有任何问题或建议，欢迎在留言板留言，或者直接在 Aiyly 平台上反馈。我们会持续改进，为你提供更好的数据查询体验。

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