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Lens AI

LensAI 是 DBLens 中面向数据库工作的智能助手。它可以和当前数据库连接、对象结构、SQL 编辑器和文件内容配合使用，帮助你生成、解释、优化和审查 SQL。

如果任务需要持续执行、沉淀成技能、创建报表、配置 Bot 或维护备份策略，请继续看 Agent。

LensAI 能做什么​

常见能力包括：

  • 自然语言生成 SQL
  • SQL 解释
  • SQL 优化建议
  • SQL 审查
  • 文件问答
  • 生成测试数据

如果你已经选中了某张表、某个数据库或某个 Schema，LensAI 会尽量结合这些上下文回答。更推荐的方式是直接在 SQL 编辑器里输入 /，或者把表拖进 AI 面板，让上下文自动带入。

两个最常用入口​

在 SQL 编辑器里输入 /​

在查询页写 SQL 时，输入 / 可以打开 AI 指令面板。适合：

  • 根据自然语言生成 SQL。
  • 解释当前 SQL。
  • 改写当前 SQL。
  • 检查慢查询和潜在风险。

示例：

查询最近 30 天每天新增用户数，按日期升序返回。
解释这段 SQL 的业务逻辑，并指出可能需要索引的字段。

拖表或视图到 AI​

在查询页左侧对象列表中，把表或视图拖到 AI 面板。DBLens 会自动读取对象 DDL，并在面板里显示 DDL 标签。

适合：

  • 根据真实字段生成查询。
  • 让 AI 解释表结构。
  • 基于多张表生成关联查询。
  • 让 AI 检查索引和查询写法。

示例：

基于这张表生成最近 7 天的订单统计 SQL，返回日期、订单数、支付金额。
根据这两张表生成用户订单明细查询，保留用户手机号、订单号、支付状态和下单时间。

完整操作见 拖表到 AI。

常见使用场景​

生成 SQL​

你可以直接描述需求，例如：

  • 查询最近 30 天新增用户。
  • 统计各部门订单金额 Top 10。
  • 根据某张表生成去重后的汇总语句。

理解旧 SQL​

当你接手历史脚本时，可以让 LensAI：

  • 解释语句在做什么
  • 拆解复杂 JOIN 或子查询
  • 标出潜在性能问题

做优化和审查​

LensAI 可以帮助你：

  • 识别不合理的查询写法
  • 给出索引或改写建议
  • 对潜在风险做提示

文件问答​

LensAI 支持把部分文件内容带入对话，例如：

  • Word
  • TXT
  • PDF
  • MD

这适合拿需求说明、表结构文档、接口说明来辅助生成 SQL 或解释数据结构。

生成测试数据​

在表设计或数据准备阶段，你可以借助 AI 生成示例数据或测试数据，提高联调和验证效率。

LensAI 的工作方式​

LensAI 通常包含以下层次：

  • 对话列表与话题管理
  • 流式输出回复
  • 数据库上下文绑定
  • 数据库辅助模式，例如 Narrator、Optimize、Check

部分 AI 能力可能需要登录或订阅授权。实际可用范围以客户端内显示为准。

与数据库工作台配合的最佳实践​

  • 先在数据库对象树中定位对象，再切到 LensAI 发问。
  • 在支持的 SQL 编辑器里，直接输入 / 打开 AI 面板，减少切换路径。
  • 如果已经定位到具体表或视图，优先把对象拖到 AI 面板，再提问。
  • 先运行 SQL，再让 LensAI 帮你解释或优化结果语句。
  • 遇到陌生数据库时，先用全库查找，再让 LensAI 帮你梳理关系。

AI 模型配置​

DBLens 提供 AI 模型设置入口，你可以在 设置 中查看或维护模型相关配置。

如果你的团队对数据安全要求更高，建议先确认模型接入方式、网络策略和组织安全规范。

使用建议​

  • 对生成的 SQL 先阅读再执行，尤其是在生产库环境中。
  • 把明确的数据库上下文、表名和目标字段告诉 AI，结果通常会更稳定。
  • 对复杂任务，优先分步骤提问，而不是一次性给出过长需求。