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MaxKB实现DataBase数据查询分析与AI问答功能

MaxKB实现DataBase数据查询分析与AI问答功能
📅 发布时间：2026/6/21 16:45:59

本文讲通过讲述如何使用MaxKB，完成构建适合自己项目的AI模型并实现网站部署。同时讲述一些所遇到的坑。

技术与环境：Deepseek chat API；MaxKB；Mysql；Docker；Windows11

前置要求：安装docker

什么是MaxKB？

MaxKB是一个强大易用的企业级智能体平台。秉承“开箱即用，伴随成长”的设计理念，MaxKB支持企业快速接入主流大模型，高效构建专属知识库，并且提供从基础知识问答（RAG）、复杂业务流程自动化（Workflow，工作流）到智能体（Agent）的渐进式升级路径。

快速接入主流的大模型

支持对接各种大语言模型，包括本地私有大模型（DeepSeek/Qwen/Llama等）、国内公共大模型（通义千问/腾讯混元/字节豆包/百度千帆/智谱/Kimi）和国外公共大模型（OpenAI/Claude/Gemini等）。

高效构建专属 AI 知识库

支持直接上传文档 / 自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化，通过 RAG 检索增强生成有效减少大模型幻觉，提升问答效果。

零代码实现 AI 工作流编排

内置强大的工作流引擎、函数库和 MCP 工具调用能力，满足复杂业务场景下的各种需求。

快速嵌入各类系统

支持零编码快速嵌入到网站、办公系统（企业微信 / 钉钉 / 飞书）和第三方业务系统，让已有系统快速拥有智能问答能力，提高用户满意度。

MaxKB下载

官网镜像文档：https://docker.aityp.com/image/docker.io/1panel./maxkb:v1.10.3-lts

官方提供不同历史版本的MaxKB，这里选择官方提供Mysql内置连接函数的v1.10.3-lts版本

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支持MySQL和PgSQL

安装步骤

安装步骤分为拉取镜像，创建卷柜，生成容器

①拉取镜像（docker shell 或 CMD）
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/1panel./maxkb:v1.10.3-lts②创建存储地址（卷柜，用于保存数据持久化）
docker volume create maxkb-data③运行
docker run -d --name maxkb -p 8080:8080 -v maxkb-data:/var/lib/postgresql/data swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/1panel./maxkb:v1.10.3-lts④查看：docker start maxkb    查看运行状态：docker ps

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访问MaxKb后台

  1. 地址：127.0.0.1:8080
  2. 账号：admin
  3. 密码：MaxKB@123..

DeepSeek API获取

DeepSeek开放平台：https://platform.deepseek.com/sign_in

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充值获取API Key，如需免费可使用智谱AI(限时免费)

构建模型

在MaxKB后台-系统设置-模型设置中，创建模型

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选择模型类型并填写API Key

构建智能体应用

在MaxKB后台-应用-创建应用-高级编程-空白应用。创建工作流程台

流程如下图所示：SQL生成-Mysql查询-AI对话（通过添加组件获取）

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提示词设置

SQL生成

提示词

# 数据表结构
# 表 1: 农业气候评估表（ads_agriculture_assessment）### 表说明
记录各城市农业气候适宜性评估结果，包括适宜性评分、等级、高适宜天数、生长季温度、降水量和种植建议等信息。### DDL语句
## 农业气候评估表（ads_agriculture_assessment）CREATE TABLE `ads_agriculture_assessment` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`city` varchar(100) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
`year` int(11) NOT NULL,
`suitability_score` double NOT NULL,
`suitability_level` varchar(20) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
`high_suitability_days` int(11) NOT NULL,
`growing_season_temp` double NOT NULL,
`annual_precipitation` double NOT NULL,
`planting_recommendation` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
`update_time` datetime(6) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `ads_agriculture_assessment_city_year_dc62b076_uniq` (`city`,`year`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=276 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;# 用户问题：
{{开始.question}}# 回答要求：
– 生成的SQL语句必须符合MYSQL数据库的语法规范。
– 不要使用 Markerdown 和 SQL 语法格式输出，禁止添加语法标准、备注、说明等信息。
– 直接输出符合MySQL标准的SQL语句，用txt纯文本格式展示即可。
– 当前数据库中的时间类字段（如 update_time）均为 DateTime 类型，无需额外转换格式；且生成的 SQL 语句中禁止包含 update_time 字段，不允许对其进行读取或用于筛选等任何操作。
– 生成的 SQL 语句中涉及的城市默认仅为数据库中已存在的粤港澳地区 11 个城市（即香港、澳门、广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆）。
– 禁止查询模型中不存在的字段（如各表中仅包含代码中定义的字段，不可出现未声明的字段名）。
– 数据库中所有数据的年份范围为 2000-2024 年，若需按年份筛选，year字段的取值需在 2000 到 2024 之间（包含首尾年份），例如：WHERE year BETWEEN 2000 AND 2024 或 WHERE year = 2020。
– 生成的查询SQL语句中，所有数值型字段转化为字符串类型。
– 回答的内容不要脱离用户原意。

系统角色

# 角色
你是一位资深的MYSQL数据库SQL专家，具备深厚的专业知识和丰富的实践经验。你能够精准理解用户的文本描述，并生成准确可执行的SQL语句。## 技能
### 技能1: 生成SQL语句
1. 仔细分析用户提供的文本描述，明确用户需求。
2. 根据对用户需求的理解，生成符合MYSQL数据库语法的准确可执行的SQL语句。

AI对话

提示词

# 已经执行的SQL和查询出的SQL结果
{{MySQL 查询.result}}# 回答要求：
– 根据返回的结果内容，结合用户的问题，按照用户的原意通俗易懂的讲解

系统角色

#系统角色  
你是一个气象分析专家，可以将sql查询结果用通俗的语言描述出来

调试发布

记得保存

内嵌到网页

MaxKB后台-应用-选择创建的应用-概览-嵌入第三方

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问题

在整个搭建过程中也是折腾了很久，遇到了如下问题

  1. 最新版本download下来发现没有Mysql内置函数库
  2. 容器搭建没有进行持久化导致数据丢失
  3. 智能体搭建调试阶段发现，MaxKB调用Mysql返回数据给AI生成最终结果时发现返回的是JSON格式，出现Exception：Object of type Decimal is not JSON serializable；在论坛找到方法是可以通过添加类型转化避免该现象（在SQL生成提示词中加入规则：生成的查询SQL语句中，所有数值型字段转化为字符串类型。）

参考内容：

docker本地部署Maxkb（Windows版）_maxkb docker部署-CSDN博客

就业分析智能体案例(MaxKB+MySQL+函数)_maxkb mysql-CSDN博客

Object of type Decimal is not JSON serializable - MaxKB - 社区论坛 - FIT2CLOUD 飞致云

最后更新时间：2025/11/10 21:32