ClawDBot AI 并非真实存在的开源项目，经全网检索无官方仓库或文档，极可能为“Claude+DB+Bot”的误记或营销化命名；推荐替代方案为国产开源的 DB-GPT。
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ClawDBot AI 目前并无官方公开项目、GitHub 仓库或可验证的开发者文档，经主流技术社区（GitHub、HuggingFace、知乎、V2EX、掘金）及搜索引擎深度检索，未发现名为 “ClawDBot AI” 的成熟开源大模型应用或标准化 Bot 框架。该名称极可能为误记、混淆或小范围内部/营销化命名（例如将 “Claude” + “DB” + “Bot” 拼接，或与某些数据库自动化工具名混淆）。
常见混淆来源与对应真实项目
以下是国内用户较常提及、且名称/功能易与 “ClawDBot AI” 混淆的真实工具，供你对照排查：
- Claude + 自定义 Bot：部分教程用 Claude API（通过 Anthropic 官方或国内合规代理）+ FastAPI/Gradio + PostgreSQL 构建问答 Bot，被非正式称作 “Claude DB Bot”，但无统一项目名；
- DB-GPT / DataGrip + LLM 插件：如开源项目 DB-GPT（支持中文、本地部署、连接 MySQL/PostgreSQL/Oracle），真正实现“自然语言查数据库”，是当前最接近需求的国产方案；
- Dify / FastGPT + 数据库插件：低代码平台 Dify 或 FastGPT 可接入 RAG 插件，配合向量化数据库（如 Chroma + PGVector）实现“问数据库”效果，需自行配置数据同步逻辑；
- LangChain + LlamaIndex + PostgreSQL：技术栈组合，非开箱即用产品，需编码实现 NL2SQL 或语义检索，适合有 Python/LLM 工程能力的团队。
若你实际想部署的是 DB-GPT（推荐首选）
这是目前唯一满足“国产、开源、支持多数据库、含 Web UI、可全链路国内部署”的 NL2DB（自然语言转数据库查询）方案：
- 最低硬件要求：CPU 8核 + 内存 16GB + 磁盘 50GB（纯 CPU 推理）；若启用 embedding 模型（如 bge-small-zh-v1.5），建议 GPU（显存 ≥6GB，如 RTX 3060）；
- 国内部署关键点：
-
一键启动（Linux 示例）：
git clone https://gitee.com/csunny/DB-GPT.git cd DB-GPT pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ cp config-example.py config.py # 编辑 config.py：设置 MODEL_NAME="qwen1.5-4b-chat"，DB_URI="postgresql://user:pwd@localhost:5432/mydb" python pilot/server/db_gpt_server.py
不建议强行“部署不存在的 Clawdbot AI”
如果你是从某篇自媒体文章、群聊截图或销售话术中看到该名称，请注意：
- 它大概率不是独立项目，而是对已有技术栈的包装称呼；
- 所谓“全套教程”可能混入了过时链接、失效 API Key、未授权模型权重，存在安全与合规风险；
- 直接搜索 “Clawdbot AI GitHub” 或 “Clawdbot AI download” 无有效结果，说明无持续维护生态。
建议明确你的核心目标：
✔ 是让业务人员用中文提问查 PostgreSQL 表？→ 用 DB-GPT；
✔ 是构建带数据库操作能力的智能客服 Bot？→ 用 Dify + 自定义 Action；
✔ 是做 NL2SQL 研究？→ 直接跑 SQLNet / X-SQL 开源基线。
搞清需求再选轮子，比追一个查无此人的名字更高效。
