最近因为整理数据类的管理工具和平台，想起来上半年曾经测试使用过的Chat2db。这个工具最早就是因为博客园的推广看到的。上半年deepseek火了之后，大家都开始关注AI的应用了。作为数据工程师，首先想到就是AI在数据上的应用。在关注学习ChatBI类的工具时，偶然间发现了Chat2DB这个工具，于是就测试试用一下。

首先Chat2DB分为本地版和在线版。本地版可以连接公司测试环境的数据库，可以基于实际项目的数据做一些测试。下载安装比较简单，之后提示要输入激活码，否则只能试用14天。这个时间相对比较短，如果超过时间了，可以另外找一台机器下载安装测试了。

数据源接入这块，基本支持各类主流的数据库，测试了下Oracle，能正常连接。大数据这块，支持hive、impala引擎，还缺一个Spark的支持。连接好数据源之后，查看表、查看数据、写SQL等常规操作与其他数据库客户端基本差不多。以下是安装后，连上数据源，进行SQL编写的界面。

这个工具强调其是AI first，因此想必AI是其最大的特色。在SQL编辑器中，按下“/”键，可以随时调用打开自然语言输入浮动对话框，输入一段文本，即可生成想要的SQL。比如实际项目中经常遇到的，生成一段日期临时表。

生成完之后可以随时关闭浮动框，继续编写SQL代码。这个体验还基本流畅。

自然语言查询支持各类常用大模型，如Qwen、deepseek等，用户可以自行选择。除了生成一些通用的SQL外（如各类SQL函数），数据开发中最常见的就是基于库表写一些SQL查询。这块翻译生成效果的好坏主要依赖元数据是否完整准确，如表注释是否清晰，字段是否都加了注释。在AI类演示系统中一般都会选择业务简单，标签齐全的表，但是真实的系统中，一大半表可能都没有表注释，在这样的情况下，大模型生成的SQL往往是胡说八道。Chat2DB的自然语言对话框中输入@，可以指定库表中的表，这样就限制了SQL表的范围，一定程度上控制了大模型幻觉。

 除此之外，Chat2DB中还有一个AI数据集的概念。将数据源中的表添加至AI数据集，然后将该集合的表进行标准化的标注。这样后续用户在自然语言查询时，可以手动选择基于AI数据集进行SQL生成。这样一来，生成SQL的质量就很高了。看完介绍视频中提到这个功能，我眼睛一亮，于是就实操测试了下。AI数据集的创建还是比较清晰方便的，但是在AI对话时，怎么也找不到选择自定义AI数据集的入口，只能选择某个库表（离线版和在线版都找不到）。这个让我很奇怪，按说这么重要的功能不会只停留在宣传片中，希望下次有机会再实际测试一下这个功能。

另外一个特色功能就是AI辅助DDL/DML功能，Chat2DB将其称为Table Copilot功能。具体来说，在表结构管理页面中，用户可以通过自然语言描述各类DDL工作，比如增加一个字段***，将***字段长度扩展到***，删除字段等，Copilot收到后会翻译成SQL，然后返回给用户进行确认，若有必要，用户可进行手工微调，然后点击执行，进行表结构更新。因为现在数据库多达十来种，各类数据库的SQL方言又有些差异，比如字符串类型：有VARCHAR/VARCHAR2/STRING/TEXT等。通过自然语言方式进行交互，确确实实能提高数据开发工程师日常工作的效率，这块实测下来是完全可用的。

有一点不足，目前Copilot功能不支持自定义词根。在实际测试中发现经常同一个词根被翻译成不同的英文。比如证券，有时会被翻译成sec，有时会翻译成security，这样就很容易造成同一个库同一系列表出现不同的表名单词缩写，或者同一张表中同一系列字段出现不同的字段单词缩写。以下是实测中连续两次增加字段：

如果支持用户自定义上传词根，大模型在生成SQL时优先匹配词根，则可以控制表名字段名的命名规范，这个在大型多人合作开发项目中尤为重要。

其他功能就是可以快速对数据做一些展示，如折线图、柱状图等。这个其实就是BI的功能，我猜测既然主要定位是Chat，那么就不局限于DB了，跟数据相关的功能都可以包含进来了。

在线版和本地版页面基本一样，暂时还没看出其主要应用场景在哪里（可能只是给用户提供一个测试demo环境）。另外还有个本地化部署版，部署完成之后效果看着像是CloudQuery一样，作为一个后台各类数据库访问的统一的入口，这些与AI都不太沾边，就不测试了。

在AI使用限制方面，Local版本只能免费试用AI功能一年，每月3000次AI服务。因为AI服务大模型占用资源，按照调用次数或者token数量收费，这个也可以理解。在企业环境中，有些企业已经部署了本地大模型，如果Chat2DB可以开放入口，可以让用户选择企业自有大模型引擎，这样的话可能会有更多的企业受众。

整体来说，Chat2DB作为数据库客户端还是能满足数据库工程师日常的各种需求的，但是目前来看，还不足以吸引我放弃已经使用习惯的数据库客户端（如使用中的PLSQL develepor/DBeaver），可能不收费我就用了吧。希望其AI特色功能未来越来越好用，以后有机会会再试用一下。