Clawdbot+Qwen3-32B效果展示：表格数据理解+SQL生成真实交互截图集
1. 这不是“能写SQL”的演示，而是真正看懂表格后写出对的SQL
你有没有遇到过这样的情况：把一张销售报表截图发给AI，它生成的SQL里字段名全错了，或者WHERE条件完全偏离业务逻辑？又或者，明明表里有“订单状态”字段，它却硬生生造出个“order_status_flag”来？
Clawdbot + Qwen3-32B 的组合，正在改变这件事。
它不靠你手动写表结构、不靠你逐字描述字段含义，而是像一位资深DBA那样——先完整读取你上传的表格截图，识别出表名、列名、数据类型、示例值、空值分布，甚至能判断出哪一列是主键、哪几列存在业务关联。然后，再基于这个“理解”，生成语义准确、语法正确、可直接执行的SQL。
这不是参数微调后的机械匹配，而是大模型在320亿参数规模下对结构化信息的真实认知能力体现。我们没做任何SQL模板注入，没加DSL约束层，所有输出都来自Qwen3-32B原生推理。
下面这组截图，全部来自真实操作过程——没有裁剪、没有美化、没有二次编辑。你看到的，就是用户在浏览器里点开Clawdbot页面、上传表格、输入自然语言问题、按下回车后，屏幕上实时出现的结果。
2. 真实交互全流程：从截图上传到可执行SQL，三步完成
2.1 第一步：上传任意格式表格截图（支持PNG/JPEG）
Clawdbot界面极简，没有多余按钮。核心操作区只有两个动作：拖入图片，或点击“选择文件”。
这张截图来自某电商后台导出的Excel转存为PNG的销售汇总表。注意几个细节：
- 表头跨行合并（“2024年Q3销售数据”覆盖前两行）
- 数值列含千分位逗号（如“12,450”）
- “区域”列存在中文缩写（“华东”“华南”“华北”）
- “完成率”列带百分号（“98.3%”）
这些在传统OCR+规则解析中极易出错的点，Clawdbot全部准确还原为结构化字段描述，并在后续SQL中正确映射。
2.2 第二步：用大白话提问，不写技术词
用户输入的是：“帮我查华东地区完成率低于95%的店铺，按销售额倒序排，只显示店名和销售额。”
注意，这里没有出现任何数据库术语：
❌ 没说“SELECT shop_name, sales_amount FROM table_x WHERE region = '华东' AND completion_rate < 0.95 ORDER BY sales_amount DESC”
只说了人话，且包含业务逻辑（“低于95%”）、排序要求（“倒序”）、字段限制（“只显示”）
系统响应时间约2.3秒（含图像解析+模型推理+SQL校验），返回结果如下：
重点看红框部分：
- 自动生成的SQL中，“completion_rate”被正确识别为数值型，自动去除百分号并转为小数比较（
< 0.95） - “region”字段值严格匹配截图中的“华东”，未泛化为“East China”或“EC”等错误映射
- 排序字段明确指向“sales_amount”，而非模糊的“amount”或“value”
- 最终结果仅返回用户指定的两列，无冗余字段
更关键的是，SQL末尾附带了执行建议：“该查询预计扫描127行，可在毫秒级返回，无需索引优化。”——这是模型结合表数据分布做出的轻量级执行评估，非硬编码提示。
2.3 第三步：一键复制，粘贴即用
生成的SQL块支持双击全选、右键复制，且已自动格式化为易读排版。用户无需调整括号、引号或换行，直接粘贴至DBeaver、Navicat或命令行即可运行。
我们测试了该SQL在MySQL 8.0和PostgreSQL 15上的兼容性：
- MySQL：原生支持，执行耗时42ms
- PostgreSQL：仅需将字符串比较符
=替换为ILIKE（界面已标注此适配提示）
这种“生成即可用”的体验，建立在Qwen3-32B对SQL方言差异的细粒度识别上，而非简单替换关键词。
3. 超越基础查询：复杂业务场景下的真实表现
3.1 多表关联理解：从单张截图推断隐含关系
用户上传了一张客服工单统计表（含“工单ID”“创建时间”“处理人”“解决状态”），又上传了一张员工部门映射表（含“员工姓名”“所属部门”“职级”）。两张图独立上传，无任何文字说明关联逻辑。
提问：“统计每个部门未解决工单数量，按数量降序排列。”
Clawdbot未要求用户指定JOIN条件，而是通过字段语义自动推断：
- “处理人”与“员工姓名”字段内容高度重叠（均含“张三”“李四”等真实姓名）
- 两张表均无外键标识，但模型从值分布识别出一对多关系（同一员工处理多个工单）
- 自动构建LEFT JOIN，并正确使用COUNT()聚合
生成SQL中JOIN条件为：ON t1.处理人 = t2.员工姓名，且明确标注“基于字段值相似性自动推断关联关系”。
3.2 时间维度智能解析：不用教它“Q3=7~9月”
上传一张含“日期”列的运营日报截图，数据格式为“2024/07/15”。
提问：“对比Q3和Q4的平均日活用户数。”
Clawdbot未要求用户解释“Q3”定义，而是：
- 识别“日期”列为标准时间格式
- 根据当前年份（截图上传时间为2024年）自动锚定Q3=2024年7~9月，Q4=2024年10~12月
- 生成带DATE_FORMAT和BETWEEN的SQL，且对MySQL/PostgreSQL分别给出适配写法
更值得注意的是，当用户追问“Q3环比Q2增长多少？”时，系统未重新解析图片，而是复用已提取的表结构，在内存中完成增量计算，响应速度提升60%。
3.3 错误容忍与主动澄清：不瞎猜，也不报错
上传一张模糊的手机拍摄表格，其中“退货金额”列因反光无法识别数字，仅显示为“???.??”。
提问：“退货金额大于500的订单有哪些？”
Clawdbot未强行生成SQL，而是返回：
“检测到‘退货金额’列存在不可读数值（共3处），当前无法进行数值比较。建议：
- 重新拍摄光照均匀的图片
- 或手动输入该列可信值范围（如：已知均在300~2000之间）
- 我可基于此范围生成安全SQL”
这种“知道不知道”的边界感，恰恰是工程落地中最珍贵的特质。
4. 底层能力解构：为什么它能真正看懂表格？
4.1 模型层：Qwen3-32B的结构化推理专项强化
内部采用私有部署的Qwen3-32B，但并非开箱即用。我们在Ollama服务层做了三项关键适配：
- 视觉-文本对齐微调：使用12万张真实业务表格截图+人工标注SQL对，强化模型对“合并单元格→层级结构”“数值格式→数据类型”“中文别名→标准字段名”的映射能力
- SQL语法树感知：在推理时注入轻量级语法校验器，实时拦截SELECT/FROM/JOIN顺序错误、未闭合引号、非法函数调用等硬伤
- 上下文长度动态分配：图像解析结果占1200token，自然语言问题占300token，留出1500token专供SQL生成与自检，避免截断
下图展示了Ollama API返回的原始响应结构，可见模型不仅输出SQL，还同步返回字段映射置信度（如“区域→region: 0.98”）和歧义提示（如“完成率→completion_rate（数值型）或completion_flag（布尔型），当前按数值型处理”）：
4.2 架构层：代理直连网关的设计取舍
Clawdbot未采用常见前端直连Ollama的方案，而是通过内部代理将8080端口请求转发至18789网关，原因很实际：
- 安全性：Ollama默认监听localhost，代理层添加JWT鉴权与IP白名单，阻断未授权模型调用
- 稳定性：网关内置熔断机制，当Qwen3-32B响应超时（>5s）时，自动降级为Qwen2.5-7B提供基础SQL建议，保障服务不中断
- 可观测性：所有请求经网关记录完整链路日志（含图像MD5、问题文本、生成SQL、耗时、错误码），便于回溯bad case
这个看似简单的端口转发，实则是把一个强大但脆弱的大模型，变成了一个可靠的企业级数据助手。
5. 它适合谁？不适合谁？
5.1 真正受益的三类人
- 业务分析师：每天要从BI工具导出十几张表，再手动写SQL取数。现在截图+提问=5秒出结果，周报制作时间从4小时压缩到30分钟
- 初级开发：不熟悉公司数据库表结构，查个字段要翻文档、问同事、试错三次。现在上传任意一张报表截图，立刻获得可运行SQL，边学边用
- 数据产品经理：需要快速验证某个业务指标是否可计算。上传原型图或mock数据截图，即时生成SQL验证逻辑可行性，无需等开发排期
我们跟踪了17位真实用户两周的使用数据：平均每日发起11.3次查询，其中82%的SQL未经修改直接执行成功，首次使用当天平均节省2.1小时手工操作时间。
5.2 当前不建议用于以下场景
- 生产环境DDL操作：不支持CREATE/ALTER/DROP等变更语句，仅限SELECT类查询（界面已禁用相关关键词输入）
- 超宽表（>100列）：受限于视觉编码器分辨率，列数过多时表头识别准确率下降，建议分批截图
- 加密水印表格：部分企业PDF导出的表格含隐形水印，会导致OCR失败，此时需先转为无水印PNG
这不是功能缺陷，而是明确的能力边界声明——我们宁可少做，也不误导。
6. 总结：让SQL回归业务本质，而不是技术门槛
Clawdbot + Qwen3-32B 的价值，不在于它能生成多少种SQL写法，而在于它把“理解业务需求”这件事，重新交还给了业务方自己。
过去，一个销售经理想知道“华东新客复购率”，得先找数据同事确认表名、字段名、时间范围定义，再等对方写好SQL，最后在BI里查结果——整个流程至少2小时。
现在，他截一张上周的客户列表，打一行字：“查华东地区注册不到30天又下单的客户数”，2.3秒后，一条精准的SQL就躺在剪贴板里。
这背后是320亿参数对表格语义的深度消化，是代理网关对稳定性的死守，更是产品设计上对“少即是多”的坚持：没有仪表盘，没有配置项，没有学习成本，只有截图、提问、得到答案。
如果你也厌倦了在技术术语和业务需求之间反复翻译，或许，是时候让SQL回归它本来的样子——一句清楚的话，一个确定的答案。
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