以下是一些可以帮助您进行数据分析的工具：
1.第一个user prompt：限定SELECT SQL，这里告诉它：不要用SELECT *来查询全部列，且仅回复一条SELECT SQL语句。至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询如mediumtext/longtext这样的长类型字段，可以用count/substring等函数查询这些长类型列。2.system prompt是表结构信息，如有难以理解的字段可以告诉GPT字段的意义，有多个表可分开描述。3.需校验GPT生成的SQL，不通过直接返回提示：抱歉，不支持此类请求。通过再执行SQL查询数据。4.数据分析的user prompt：提示数据分析，限定返回的JSON格式：conclusion、keyMap、title。keyMap的作用：数据key的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的key值，用于映射数据渲染图表。由于支持多维数据，单维度数据的keyMap没有维度项，就存在让GPT返回两种结构的情况。这里我采取分开定义单维度数据和多维度数据的prompt，根据结果数据tableData的维度，用条件运算符选择对应的prompt，再传递给GPT。5.结果数据tableData是跟随接口一起返回到前端，已经通过SQL查询的数据，不能让GPT又生成一次，否则非常耗时。
逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL分析：用户描述想分析的内容，后台连接DB，附带表结构信息让AI输出SQL语句，校验是SELECT类型的SQL，其他操作如UPDATE/DELETE绝不能通过！！校验通过后执行SQL返回结果数据。再将数据传给GPT（附带上下文），让AI学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给GPT分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。相关重点：
以下是一些推荐的text2sql相关的AI工具及其链接：Text2SQL -将英文转换为SQL查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthatai2sql -高效且无错误的SQL构建器。链接：https://www.ai2sql.io/EverSQL -从SQL查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sql-to-text/SupaSQL -从NLP生成SQL查询。链接：https://supasql.com/SQLgenius -使用自然语言的SQL查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/SQL Chat -与数据库进行自然语言聊天的SQL客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/SQL Ease -从自然语言输入生成SQL查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/Talktotables -翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/我建议查看以下几个知名的text2sql项目：SQLNet -一个使用深度学习方法解决text2sql任务的项目。Seq2SQL -一个将自然语言转换为SQL查询的序列到序列模型。Spider -一个大规模的text2sql数据集及其相关的挑战