일상적인 영어로 데이터베이스와 대화하기 — 로컬에서 무료로

"지난 분기 매출 기준 상위 10개 고객을 막대 그래프로 보여줘"라고 말해보세요. DB-GPT는 이를 SQL로 변환하고, 데이터베이스에서 실행한 뒤, 차트를 렌더링합니다. SQL 지식은 필요 없습니다. 완전히 로컬에서 작동하며, MIT 라이선스를 따릅니다. GitHub 별점 17K를 기록 중이지만, 영어 콘텐츠는 거의 없습니다.

DB-GPT란 무엇인가요?
DB-GPT는 데이터베이스 위에 자연어 인터페이스 (Natural Language Interface)를 구축하는 오픈 소스 프레임워크입니다. PostgreSQL, MySQL, SQLite 등을 연결한 다음, 일상적인 영어로 질문하면 됩니다. SQL을 생성하고 실행하며, 결과를 자동으로 시각화할 수 있습니다. Metabase와 AI가 만났지만, 완전히 셀프 호스팅(Self-hosted)이 가능하고 무료인 서비스라고 생각하면 됩니다.

지원되는 데이터베이스
PostgreSQL · MySQL · MariaDB · SQLite · ClickHouse · DuckDB · Spark SQL

설치 방법

1. 저장소(Repo)를 클론(Clone)하고, .env.example을 .env로 복사합니다.
2. 데이터베이스 연결 문자열(Connection string)을 추가한 뒤, docker compose up -d를 실행합니다.
3. localhost:5670 접속 → admin / admin → Settings → Database → Add → 연결 문자열 붙여넣기.
   전체 docker-compose: chinese-ai-tools-english-guide/tools/db-gpt

쿼리 예시
데이터베이스가 연결되면 다음과 같이 질문할 수 있습니다:

• "지난 12개월 동안의 월별 총 매출을 막대 그래프로 보여줘"
• "재고가 10개 미만인 제품은 무엇인가요?"
• "주문 금액 기준 상위 5개 고객과 그들의 이메일 주소"
• "창고별 평균 주문 처리 시간"
  DB-GPT는 각 질문에 대해 SQL을 생성하고 실행하여 결과를 반환합니다. 차트는 UI에서 자동으로 렌더링됩니다.

Ollama 연결하기
Settings → LLM Provider → Ollama → Base URL: http://ollama:11434/v1 → Model: llama3
SQL 정확도를 높이려면 SQL 생성에 특화되어 미세 조정(Fine-tuned)된 sqlcoder를 사용하세요. docker exec -it ollama ollama pull sqlcoder 명령어로 가져올 수 있습니다.

DB-GPT vs Vanna.ai
두 도구 모두 자연어로 데이터베이스를 쿼리할 수 있게 해줍니다:

기능	DB-GPT	Vanna.ai
라이선스	MIT	MIT
내장 UI	✅ 전체 앱 형태	최소한의 차트만 제공
내장 기능	✅ 있음	❌ 외부 연동 필요
시각화 파이프라인	✅ 있음	❌ 없음
AWEL (Agentic Workflow)	✅ 있음	❌ 없음
셀프 호스팅	✅ 가능	✅ 가능

완성된 독립형 앱을 원한다면 DB-GPT를, 자신의 제품에 해당 기능을 프로그래밍 방식으로 내장하고 싶다면 Vanna.ai를 선택하세요.

n8n 자동화 (Automation) 리포지토리에 바로 가져올 수 있는 워크플로우 JSON 파일이 포함되어 있습니다 ( integration/n8n-workflows/db-gpt-query.json ). POST {question, db_name} → {answer, sql, data}를 반환합니다. 전체 가이드 (Full Guide) → chinese-ai-tools-english-guide

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당신의 데이터는 절대 기기를 떠나지 않습니다. API 키도, 클라우드도, SQL 지식도 필요하지 않습니다.