用大白话问数据库，这个想法听起来很酷，对吧？不需要去翻那些让人头疼的表结构，不用绞尽脑汁写SQL，更不用排队等数据工程师的排期——WPS灵犀现在就能做到。你只需要像平时聊天一样，问一句“上个月各渠道的复购率是多少”，它就能自动生成准确SQL，并把结果甩到你面前。这才是真正把数据门槛降下来的做法。

所以，核心能力就一句话：让业务语言直接驱动数据库查询。

确认灵犀已接入你的数据库

动手之前，先确认一下数据源是不是已经接上了。打开WPS灵犀，左下角有个【数据源】按钮，点进去看看有没有添加好目标数据库，比如MySQL、PostgreSQL或者Oracle。如果还没配，那就手动走一遍流程：输入地址、端口、用户名、密码，然后点测试连接。这一步必须确保测试通过，不然所有自然语言查询都会给你来一句“找不到数据源”，白忙活。

另外，如果你用的是金山云文档里的表格作为数据源，那就不用额外配置了，灵犀会自动识别当前打开的Sheet，当临时数据表用。

在对话框中用业务语言提问

方法很直接，有两种常见玩法。

第一种：把完整需求直接甩过去。比如：“查2026年6月各销售平台的订单数、支付成功订单数、复购用户数，按平台名称排序”。AI会老老实实地生成SQL，跑出结果。

第二种：分步来，边问边调。比如先问“上个月各渠道订单量”，等AI返回SQL和结果后，再追加一句：“把复购用户数也加上，复购定义为近90天内第二次下单”。AI会自动修正原来的SQL逻辑，重新跑一遍。

整个过程中，你完全不需要懂SQL。灵犀底层调用的是DeepSeek V4 Flash模型，对“复购”、“各渠道”、“上个月”这类业务术语，已经内置了理解规则，能自动映射到数据库里的字段和时间函数。

检查并确认生成的SQL

AI生成的东西，看一眼总归更放心。点击结果右下角的【查看SQL】按钮，简单核对三处关键点：

① FROM子句指向的是不是你预期的表，比如sales_order，而不是user_profile；
② WHERE条件里的时间范围，确保是'2026-06-01'到'2026-06-30'；
③ 复购逻辑是不是用了窗口函数或者关联子查询，而不是简单的COUNT(*)，否则结果可能不对。

如果发现字段名识别错了，比如AI把“渠道来源”当成了“source_channel”，但实际表里叫“channel_name”，别慌，直接在对话框里回复：“字段名应为channel_name，请重写SQL”。AI会立刻修正，再跑一遍。

一键保存为看板或导出结果

结果出来了，怎么用？两种选择：

一种是点击【生成看板】，选好图表类型（柱状图、折线图或者数据表），拖拽字段到对应区域，取个名字，发布到个人空间，下次直接看。

另一种是点击【导出Excel】，选个保存位置，文件会自动生成，里面还附带原始SQL语句和执行时间戳，方便后续审计。这玩意儿对数据合规来说，挺实用的。