基于 LLM 大语言人工智能模型在 自然语义理解、代码编写、结构化与非结构化数据处理、对话式人机交互 等方面的优势，可以看到这一技术在传统数据分析（BI）场景的巨大应用潜力。
AI +数据库，无疑是让Agent的能力更上一层楼，无论你是需要实时掌握业务进展数据的管理者；还是需要处理繁琐的数据分析工作的工程师，都可以基于这项能力通过零门槛的对话式交互完成数据查询和分析、数据图表生成等任务。
Excel数据分析？上传、提问，搞定!
将Excel上传至LinkAI内置数据库
LinkAI 支持用户创建内置数据库，由平台直接提供和维护，用户无需感知底层的数据存储，开箱即用。
可在内置数据库中定义数据表结构、字段，手动添加数据；也可以直接将现有的表格导入生成数据。
第二步：将数据库绑定至应用、工作流中
创建完成的数据库，可以在绑定在🤖应用、🔀工作流中进行引用，与应用、工作流对话时可访问数据库中的数据。
第三步：打开应用提问，图表、总结，统统搞定
应用绑定数据库后，可以在应用对话页面通过对话提问使用。
AI 能够智能地分析用户提问的意图🤔
识别和选取正确的数据库🔗
自动生成数据查询 SQL 语句并执行🔍
对查询结果进行分析统计并生成图表📊和结论💬
同时，可以切换至「表格」菜单查看此次查询的统计明细；切换至「SQL」菜单查看 AI 生成并使用的数据查询 SQL 语句；还可以切换 饼图、折线图、柱状图 等多种维度查看。
这一切，完全由 AI 自主完成！你需要做的只有“绞尽脑汁”地提问🙋。
业务系统数据也想用AI赋能？没问题
对于企业来说，往往有在运行的业务系统，并在底层数据库中存储了大量的业务数据。
基于用户自有的 MySQL 数据库，LinkAI 提供一键直连的功能，在授权前提下 AI 智能体可远程访问数据库，并完成一系列查询和分析任务。
第一步：创建和连接自有的远程数据库
LinkAI 支持直接连接用户自己维护的远程在线数据库，实时获取最新数据。
在创建远程库时需要填写数据库的连接信息（目前支持 MySQL 数据库）。
成功连接后会自动加载库中的全部数据表，可手动选择需要纳入使用的数据表范围，并预览部分数据。
第二步：将数据库绑定至应用、工作流中
同样，远程数据需要绑定至智能体中使用。
除前面介绍的在应用中绑定数据库以外，还可在工作流中添加数据库节点，当工作流运行至该节点时，便会执行数据库查询操作。
第三步：不仅网页端可用，还能在微信直接提问～
在 LinkAI 平台支持的智能体托管接入、自建接入渠道，同样支持通过对话使用数据库，目前已支持 企微、公众号、飞书、钉钉、微信 等渠道。
假设你是公司销售负责人，想象一下：每天早上醒来第一时间⏰，打开微信直接提问就可以查询昨天的销售情况，数据明细、统计图表、分析结论，快速获取，一目了然，再也不用催着数分、商分的同学给你出报表了👩💻～
AI + Wechat + BI，未来是“数据在手边，一问即可查”的时代！
信息录入工作繁琐，让 AI 帮你吧！
长期外出不便使用电脑的销售岗员工，还在使用移动端不友好的 CRM 软件进行线索管理和订单录入？🤦♂️
对客户提供 AI 客服时，客户反馈的问题、提出的投诉，还在用人工进行整理和记录？📝
有数据库加成的 AI 智能体，可以轻松帮你解决这一类场景的任务，通过对话即可自动完成信息录入！
第一步：创建内置数据库时，定义数据表描述
创建用信息录入的内置数据库，并创建数据表。在数据表描述中用自然语言定义数据写入的逻辑，例如，需要在 AI 客服与客户对话过程中，自动收集客户反馈的问题，则可以定义：当用户听从 AI 的指引，提供了手机号、具体问题时进行自动录入。
第二步：与 AI 智能体对话，自动完成信息录入
在数据记录场景中，通过对话方式可写入结构化数据，AI 会自动提取对话中的数据库字段进行数据录入。
在微信端与 AI 智能体机器人对话，同样可以完成信息录入的任务。
了解更多…
多种部署模式，方便快捷又安全合规
🌐LinkAI 提供基于云端服务的内置数据库，开箱即用，可进行增、删、改、查，最大支持存储20万行数据。
🔒还支持连接用户自有数据库，可选择 SaaS 云服务版本远程直连，或本地部署 LinkAI 后通过本地服务器连接。只需开放查询权限，全力保证您的数据安全。
兼容 API 接入，助你打造个性化的 AI 数据应用
🔗通过 LinkAI 开放接口（对话接口、带记忆的对话接口、工作流运行接口）访问携带数据库功能的应用、工作流时，同样支持实现上述数据查询、数据写入的功能。便于用户通过接口开发来集成第三方系统和服务，以实现个性化的 AI 数据应用场景。
「知识库」与「数据库」的区别？
📚知识库是基于 RAG（检索增强生成）技术，利用语义向量化匹配、关键词匹配等手段，在海量非结构化数据（例如无结构的word文档内容）中进行检索，再用于大语言模型对检索结果和用户问题进行分析，并生成答案。
📊数据库则是存储结构化数据（库-表-字段-字段值）的载体，使用 AI 访问数据库时，核心是利用了 AI 自主生成数据查询代码（SQL）的能力，以及将查询后的数据进行统计分析的能力。
所以，知识库检索问答适合针对非结构化数据、对数据完整性要求不高、更偏定性回答的场景；数据库查询适合针对结构化数据、对数据完整性要求高、需要进行统计且更偏定量回答的场景。
