DB-GPT 如何用 Chat Excel 对 Excel/CSV 文件进行自然语言查询-酒店常州论坛

DB-GPT 如何用 Chat Excel 对 Excel/CSV 文件进行自然语言查询

【免费下载链接】DB-GPTopen-source agentic AI data assistant for the next generation of AI + Data products.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT

手上有 Excel 或 CSV 表格数据，不想写公式或 SQL，而是直接用自然语言提问拿到分析结果——DB-GPT 的 Chat Excel 功能就是为这个任务准备的。它的要求在文档中只有一条：LLM configured（已配置 LLM），不需要连接任何数据库。完成本文后，你可以在 DB-GPT 的 Web UI 中上传表格文件，并对文件内容连续提问。

前置条件

按 Getting Started 的要求：

Python 3.10 或更高版本，以及uv包管理器（可用python --version和uv --version检查）；
已完成 LLM 模型配置——Chat Excel 模式的硬性前提；
一个待查询的 Excel/CSV 文件。

以文档中的 OpenAI 代理配置为例，启动服务：

uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-proxy-openai.toml

使用 DeepSeek、Ollama 等其他模型提供方时，改编辑对应的configs/dbgpt-proxy-*.toml并替换启动命令中的配置文件名即可，具体见 Getting Started。

选择 Chat Excel 对话应用

打开 Web UI 地址：

http://localhost:5670

点击侧边栏Chat，在对话应用中选择Chat Excel并新建会话。

上传 Excel/CSV 文件

支持的文件格式为.xlsx、.xls或.csv。上传时有两点需要留意：

文档明确提示：Excel 文件在上传后会被转换为.csv格式处理；
上传成功后，系统默认对文件内容做摘要，并推荐若干提问策略（questioning strategies），你可以直接基于这些推荐继续提问。

开始自然语言查询

上传完成并出现内容摘要后，即可基于该文件开始对话，用自然语言描述你想了解的数据。文档中给出的示例（文档示例，非固定输出）：

User: What is the average sales amount per region? DB-GPT: [analyzes the file and presents results]

也就是说，你提问的对象是刚上传的文件，DB-GPT 分析文件内容并呈现结果，而不依赖已连接的外部数据库。

结果验证

文档给出的判断依据：

http://localhost:5670页面能打开，且可以发起会话，说明服务已就绪；
文件上传后，页面出现文件内容摘要和推荐的提问策略，说明上传与解析成功；
发出自然语言问题后，模型返回针对该文件内容的分析结果。

如果页面打不开或模型没有响应，按 Getting Started 的“Common first-run issues”排查：确认服务监听在5670端口、查看启动终端的服务日志；模型密钥或鉴权报错时，重新检查configs/下的提供方配置。

可选配置：生成参数与 DuckDB 扩展

Chat Excel 应用提供一组可选的 LLM 生成参数：top_k（integer）、top_p（number）、temperature（number）、max_new_tokens（integer），以及应用名称、memory 配置等，完整参数表见 ChatExcelConfig 配置参考。

同一份配置参考还列出了两个与 DuckDB 扩展相关的选项，按需调整：

duckdb_extensions_dir（默认[]）：指定 DuckDB 扩展的本地目录；不提供时 DuckDB 会从互联网下载扩展。该配置用于告诉 DuckDB 从哪里找扩展、避免在线下载。注意扩展是特定平台、特定版本的；
force_install（默认False）：为True时，即使扩展已安装也会强制重新安装。

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