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Deepseek+QuickAPI：打造 MySQL AI 智能体入门篇（一）

news 来源：原创 2025/8/12 11:06:20

一、什么是 MySQL AI 智能体？

二、准备工作：认识工具

1. Deepseek 的大模型能力

2. QuickAPI 的功能

3. MySQL 数据库

三、动手实践：用自然语言打造智能体

1. 创建一个用户表

2. 添加样本数据

3. 执行查询

四、效果展示

五、小结与预告

小结

预告

随着 AI 技术的普及，数据库管理正在变得越来越智能。想象一下，你只需用自然语言描述需求，比如“创建一个用户表”或“查询年龄大于 30 的人”，AI 就能自动生成对应的数据库结构或查询结果。这种便捷的体验，正是本文要带你探索的。本篇将结合 Deepseek（一款强大的开源大模型）和 QuickAPI（麦聪软件开发的数据库管理和 SQL 生成 API 工具），打造一个 MySQL AI 智能体的入门应用。我们将从零开始，用最简单的方式展示如何实现这一目标。

当前日期：2025 年 3 月 13 日。本文无需代码，适合零基础读者。

一、什么是 MySQL AI 智能体？

MySQL AI 智能体是一个结合人工智能和数据库技术的工具。它能理解你的自然语言指令，比如“给我一个用户信息表”或“查一下有哪些人年龄超过 30”，然后自动生成对应的数据库表结构、数据或查询结果。这样的工具可以大大降低数据库操作的门槛，让非技术人员也能轻松管理数据。

本文用到的核心工具是：

Deepseek：一款开源 AI 大模型，擅长理解自然语言并生成结构化输出。它支持离线使用，非常适合本地实验。
QuickAPI：由麦聪软件开发的产品，支持数据库管理工具、SQL 生成和 API 创建，能将 AI 的输出快速应用到 MySQL。
MySQL：一个常见的关系型数据库，作为我们的数据存储基础。

目标：通过自然语言，生成一个简单的表、添加样本数据并执行查询，完全不需要写代码。

二、准备工作：认识工具

1. Deepseek 的大模型能力

Deepseek 是一个强大的 AI 大模型，具体的就不用介绍了。它能理解自然语言并生成结构化内容，比如表结构或数据。我们将用它来完成所有生成任务。

2. QuickAPI 的功能

QuickAPI 是麦聪软件推出的一款工具，专为数据库管理和 API 生成设计。它能连接 MySQL，将 Deepseek 生成的内容直接应用到数据库中，比如创建表、插入数据或执行查询。本文将模拟它的使用过程，无需实际安装。

3. MySQL 数据库

MySQL 是一个开源数据库，我们假设你已经有一个空的数据库（比如名叫 test_db），等着我们用 AI 来“填充”它。在此例中我们已经安装好了MySQL的数据库。

三、动手实践：用自然语言打造智能体

我们将分三步完成一个简单的智能体任务：创建表、添加样本数据、执行查询。所有操作都用自然语言描述，模拟 Deepseek 和 QuickAPI 的协作。

1. 创建一个用户表

假设我们对 Deepseek 说：“帮我创建一个用户信息表，包含编号、姓名和年龄。” Deepseek 生成这样的描述：

表名：user_info
字段：
- id：编号，整数，自增，主键
- name：姓名，字符串，最长 100 个字符
- age：年龄，整数

CREATE TABLE user_info (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  -- 编号，自增主键name VARCHAR(100) NOT NULL,         -- 姓名，最大长度100，不能为空age INT                             -- 年龄，整数类型
);

QuickAPI 会接收这个描述，自动在 MySQL 中创建表。它就像一个翻译官，把 Deepseek 的自然语言输出变成数据库能懂的结构。最终，数据库里就有了一个空的 user_info 表。

2. 添加样本数据

接下来，我们对 Deepseek 说：“往用户表里加 3 条数据，分别是 Alice 25 岁、Bob 35 岁、Charlie 40 岁。”

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES 
('Alice', 25),
('Bob', 35),
('Charlie', 40);

Deepseek 生成的内容是：

第一条：编号 1，姓名 Alice，年龄 25
第二条：编号 2，姓名 Bob，年龄 35
第三条：编号 3，姓名 Charlie，年龄 40

QuickAPI 拿到这些数据后，会自动往 users 表里插入这 3 条记录。现在，表里有了内容，就像一个小型用户数据库。

3. 执行查询

最后，我们对 Deepseek 说：“查询所有年龄大于 30 的用户。”

SELECT * FROM user_info WHERE age > 30;

Deepseek 会生成一个查询描述：

查询目标：找出 users 表中年龄大于 30 的记录
预期结果：返回符合条件的姓名和年龄

QuickAPI 会把这个描述转化为实际的查询操作，并在 MySQL 中执行。结果是：

Bob，35 岁
Charlie，40 岁

这个结果可以直接显示在屏幕上，或者通过 QuickAPI 的 API 接口返回给其他应用。

四、效果展示

让我们回顾整个过程：

输入：“创建一个用户信息表，包含编号、姓名和年龄。” 输出：生成了 user_info 表，包含 id、name、age 三个字段。
输入：“加 3 条数据：Alice 25 岁、Bob 35 岁、Charlie 40 岁。” 输出：表里有了 3 条记录。
输入：“查询所有年龄大于 30 的用户。” 输出：返回 Bob（35 岁）和 Charlie（40 岁）。

全程没有写一行代码，只用了自然语言，就完成了一个小型数据库的创建和查询。这就是 Deepseek 和 QuickAPI 结合的魅力！

五、小结与预告

小结

在本篇中，我们用自然语言完成了：

用 Deepseek 生成表结构和样本数据。
借助 QuickAPI 的数据库管理功能，将这些内容应用到 MySQL。
通过自然语言查询，获取想要的结果。

虽然这是个简单的例子，但它展示了 AI 智能体如何让数据库操作变得更轻松。Deepseek 的离线能力和 QuickAPI 的便捷性，让这个过程无需复杂配置。

预告

在下一篇文章“Deepseek+QuickAPI：MySQL AI 智能体进阶实战篇”中，我们将：

处理更复杂的需求，比如多张表的关系。
探索如何优化查询结果。
针对查询结果做数据分析。

欢迎在评论区分享你的想法或问题，关注我获取更多 AI 与数据库的实用干货！

一、什么是 MySQL AI 智能体？

二、准备工作：认识工具

1. Deepseek 的大模型能力

2. QuickAPI 的功能

3. MySQL 数据库

三、动手实践：用自然语言打造智能体

1. 创建一个用户表

2. 添加样本数据

3. 执行查询

四、效果展示

五、小结与预告

小结

预告

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