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不少开发者初次接触“SQL + 大模型”，容易直接联想到NLP2SQL。两者本质完全不一样：NLP2SQL是让大模型把自然语言翻译成SQL语句；而这里讨论的SQL + 大模型，则是直接用SQL调用大模型完成实际的业务数据处理——比如数据清洗、内容分类、情感分析，甚至驱动模型的训练与微调。核心思路：把大模型当作数据的一部分，像操作数据库一样操作它。

为什么“把大模型数据库化”是更合理的路径？

相比Python，SQL有个不可忽视的优势：语法极简，对环境几乎无依赖。无需配置复杂的Python运行时，不必纠结依赖冲突，打开任何SQL客户端就能工作。更关键的是，SQL背后积累了数十年的数据生态，借助Byzer-SQL这类工具，几乎能瞬间对接企业所有数据源——包括各类关系型数据库、数据仓库、云对象存储。如果用Python，光打通这些接口就够折腾一阵子。

拿到数据后，用一条SQL语句直接交给大模型处理，处理完再一条语句写回业务数据库。整个链路无缝衔接，数据和模型之间没有多余层。

只要在IT行业待过几年，一定对下面这个经典架构不陌生。全球几乎所有拥有IT系统的企业，底层都是这个结构：

那么，把大模型能力嵌入这套现有体系，最优雅的方式是什么？不是另起炉灶搞一套AI平台，而是在现有架构上“加一个数据库”：

对普通业务系统而言，大模型不过是多了一个数据源。这和当年引入大数据、AI体系时那种各自为政、成本高昂的做法，完全不同：

硬件贵？没关系。类似Oracle做法，我们可以提供数据库一体机，多台机器自由组合成集群，算力不够就加节点，弹性扩展：

铺垫说完，直接看实操

去年已有相关实践，在一篇介绍里提到过：在Byzer-Notebook里，从数据分析到调用大模型生成SQL，再到用SQL驱动大模型对已加载数据进行分析，整个流程一站式完成。效果非常直观。

今天就简单看看Byzer数据库到底提供了哪些能力。首先是一个管理控制台，界面类似SQL Admin。Byzer Notebook本身也是一个Web产品，打开网址即可使用。

进入控制台后，可以选择合适的模型进行连接：

举例：这里连接了一个已启动的kimi_chat实例。接下来直接在控制台里进行多轮交互：

先测试模型，验证效果是否满意。

如果这个模型符合要求，就可以用它来处理已有数据。用SQL做数据清洗、归类、增强，一切顺理成章：

Byzer-SQL的load命令能把各种数据源加载成表，几乎能对接企业所有数据源，包括各类云对象存储。然后一条简单的select语句，直接把模型当作函数调用，数据就处理完了。

如果应用产品要访问这个数据库，我们提供两种方式：JDBC和Rest。下面是Rest调用的示例：

只需把Byzer-SQL的数据库地址给应用，应用通过Rest接口发送SQL语句，和传统数据库的使用方式几乎一致，就能拿到大模型的处理结果。对业务系统来说，这不过是一次普通的数据库查询。

此外，Byzer-SQL还支持大模型的预训练和微调，训练好后可部署成函数，随时调用。具体细节文档中有详细介绍，这里不再展开。

总结

Byzer Data+AI数据库的核心思路：用Byzer-SQL实现SQL对大模型的直接调用。同时提供完善的控制台，让用户能在数据环境中完成大模型的预训练、微调和部署。最后通过Rest接口，外部应用可以像访问传统数据库一样调用这些能力。

把大模型以数据库的形态融入企业体系——既能存数据、取数据，又能让业务数据和大模型无缝融合——这才是让大模型真正落地到企业业务中的关键一环。