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在WrenAI中提问业务问题并获取跟进洞察

来源：互联网时间：2026-08-15 14:45:41

今天，OpenAI 正式发布了其最新的 LLM 模型——GPT-4o。消息一出，整个技术圈都沸腾了，各种基于这个突破性模型构建的疯狂应用开始在社区里刷屏。说实话，这次升级在数据检索方面的提升确实够硬核：响应更快，成本还比 GPT-4 Turbo 低了一截，性价比直接拉满。

回到我们 WrenAI 团队这边，消息出来 12 小时内，我们就火速发布了新版本，支持直接用 GPT-4o 来查询你的数据库。这篇文章，就来手把手带大家走一遍，看看如何用 gpt-4o 直接上手查你自己的 PostgreSQL 数据库。

WrenAI 是一个开源的 Text-to-SQL 解决方案，专门帮助数据团队用自然语言提问业务问题，快速拿到结果和洞察，而不用自己吭哧吭哧写 SQL。

好，咱们直接开干。

设置你的 PostgreSQL 数据库

首先，启动你的 PostgreSQL 服务器，然后用 psql 客户端连进去。

在 PostgreSQL 里新建一个数据库，这里我们命名为 ecom-wrenai。

CREATE DATABASE ecom_wrenai;

接着用 c 命令连接到这个新创建的数据库。

lijungchi=# c ecom_wrenai
psql (13.1, server 13.0)
您现在已连接到数据库 "ecom_wrenai" 作为用户 "lijungchi"。
ecom_wrenai=#

接下来，你需要创建数据表并导入数据。SQL 脚本已经准备好了，大家可以在这里找到。

方法很简单：要么直接把脚本内容复制到 psql 里执行，要么通过 psql 的 i 命令导入 SQL 文件。

ecom_wrenai=# i /import.sql

如果数据导入成功，你会看到类似下面的提示信息。

安装 WrenAI

数据库准备好了，接下来该装 WrenAI 了。不过在这之前，你得先把 Docker 安装好。

1. 在本地计算机上安装 Docker Desktop

确保 Docker Desktop 的版本不低于 4.17。

2. 准备一个 OpenAI API 密钥

注意，你的 OpenAI API 密钥需要有完全权限（也就是所有勾选项都选上）。

先访问 OpenAI 开发者平台。

为 WrenAI 单独生成一个新 API 密钥，记得勾选完全权限。

3. 安装 WrenAI 启动器

如果你用的是 Mac（Windows 或 Linux 用户请参考这里的说明），直接在终端输入以下命令来安装最新版本的 WrenAI 启动器。

curl -L https://github.com/Canner/WrenAI/releases/latest/download/wren-launcher-darwin.tar.gz | tar -xz && ./wren-launcher-darwin

启动器运行后，会提示你输入 OpenAI API 密钥。把刚才生成的那个密钥粘贴进去，回车确认。

搞定之后，你就可以在 WrenAI 里选择 OpenAI 的生成模型了，包括 gpt-4o、gpt-4-turbo、gpt-3.5-turbo 等。

安装完成后，系统会在后台自动拉起 docker-compose，同时浏览器也会自动打开，直接跳转到 WrenAI 的界面。

连接你的数据源

启动成功后，浏览器会自动打开 WrenAI 的页面。

选择 PostgreSQL 数据库连接器。

如果你用的是 Mac 本地的 PostgreSQL 数据库，需要输入 docker.for.mac.localhost 作为地址才能正常连接。

接下来，你需要定义语义模型之间的关系。这一步很关键——它能让大语言模型更好地理解你的数据结构，从而生成更准确的查询。

现在，一切就绪！

你可以在 WrenAI 界面中看到所有数据模型。

探索 WrenAI

WrenAI UI 语义建模

通过 WrenAI 的 UI，你可以为数据模型添加语义上下文，比如字段描述、表间关系、计算字段等等。这个上下文信息对 LLMs 来说非常重要——它能让模型学习你的业务术语和核心 KPI 定义，在跨表查询时大大降低“幻觉”出现的概率。LLMs 通过学习表之间的多对一、一对多或多对多关系，能够更清晰地理解数据结构的层级关系。

你可以在 WrenAI 中直接定义业务 KPI 和计算公式。

也可以在表之间添加明确的语义关系。