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SQL 开发者的福音，Chat2DB 3.0 版本带来革命性升级。

核心内容：
1. AI 能力全面升级，提升 SQL 开发效率
2. 多模型自由切换，覆盖各种开发场景
3. 数据库兼容性增强，支持更多数据库类型

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

四个月前，我们采访了 Chat2DB 创始人姬朋飞，文章里讲述了他从大厂离职后的创业历程。而最近 Cha2DB 针对 SQL 开发者的普遍痛点，发布了全新的 3.0 版本。

从核心产品能力到使用体验的细枝末节，3.0 版本重构了每一个细节，SQL 开发者终于有了自己的“Curosor”。

更新总览

Chat2DB 为开发者解决了哪些“痛”？主要聚焦三大方向：

下面是这次升级的详细亮点。

在过去通常需要：手写 SQL 30 分钟 + 后端代码 30 分钟 + 调试 1 小时。

而在 Chat2DB 3.0，只需要：

2. 一键生成 Java Spring Boot 代码，附赠 Swagger 注释。

——从需求到交付，全程 10 分钟。

其中的硬核亮点包括：

过去为了 SQL 的准确性，AI 只能单次生成结果，无法基于上下文优化。

现在直接进化成“最强大脑”，既能多轮对话同时保证数据查询的准确性：

• 多轮对话自动关联表结构/历史问题
• 支持随时打断修改需求方向
• 错误代码可原地迭代优化（终于不用重头再来）

AI 助手采用链式思维推理技术：

1. 拆解复杂需求 → 2. 分步验证逻辑 → 3. 生成最终方案。

就像有个 CTO 在手把手教写 SQL，还能看到 AI 的思考路径

AI 助手不仅支持生成 SQL，还能直接执行展示查询到的结果，所见即所得，进一步提升开发与数据分析效率。

这已经不是简单的 SQL 工具了，而是升级为全方位的开发助手。它可以使用代码模型，基于数据库表结构直接生成 Python、Java 等多种语言的代码，还能通过推理模型提供各种技术难题的解决思路，轻松应对复杂的技术挑战。

✅ CRUD 基础代码：自动生成增删改查操作代码，覆盖高频开发场景。

✅ DAO 层代码：一键生成数据访问层代码，规范数据库交互逻辑。

✅ 多语言实体类：支持生成 Java、Python、C、C++ 等语言的实体类，适配多种开发需求。

产品经理要改需求？重新生成代码比吵架还快

感觉 AI 总是说“瞎话”怎么办？

✅ 自我纠错能力：在生成 SQL 时自动进行语法和逻辑检查，确保引用的表和字段真实存在。

✅ SQL 准确性评估：通过高级算法预测并评估SQL语句的正确性，防止跨库关联或权限问题导致的执行失败。

就像给 SQL 加了双重保险，连 DBA 都挑不出毛病。

新版本中，Chat2DB 正式接入了 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，同时新增了对 CodeGeeX、通义千问 Qwen、GLM-4 等模型的支持，涵盖代码模型、推理模型和混合模型等 10+ 先进模型。

选择困难症可以看这个：

老板再也不用担心我写的 SQL 炸库了。

在过去：建数据集 5 分钟 → 提问 10 秒钟 →  加了个表格字段 → 又要手动更新数据集。

而在 Chat2DB 3.0：

✅  智能元数据解析：连接数据源自动扫描表结构

✅  零配置直接启动：连上数据库直接开问，再也不用手动创建 AI 数据集

对于数据库管理者来说，清晰的数据结构是高效工作的基础。本次升级中，Chat2DB 新增了 ER 图功能，用户只需一键操作，即可直观查看数据库的结构和关系。

无论你的数据存在哪里，现在都是 Chat2DB 的主场。

1. 新增八大数据库支持

本次升级覆盖主流与新兴数据库，满足各种开发需求：

Chat2DB 的 AI 功能已全面覆盖所有类型的数据库，包括之前未支持的 MongoDB、Redis 等。无论使用的是关系型数据库还是非关系型数据库，现在都可以通过 AI 快速生成 SQL。

除了以上这些重磅功能更新，Chat2DB 还对细节进行了全面优化和修复：

在过去的不到一年里，Chat2DB 支持了数百个用户需求，平均每周发布一个版本，持续优化迭代，始终将用户体验放在首位。

此外，Chat2DB 还已经推出了 Chat2DB 企业私有化部署方案，以此满足企业对数据安全和定制化的需求。