{"repo":"Tunnello/ChatBI","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Tunnello/ChatBI","clone":"git clone https://github.com/Tunnello/ChatBI.git","description":"对话式商业智能分析Agent应用","language":"TypeScript","stars":35,"topics":["agentic-ai","langchain","langgraph","mcp","streamlit","tools","text2sql"],"license":"MIT","category":"mcp-servers","readme_excerpt":"ChatBI 智能数据对话助手 —— 来自 Hello Agent 团队 ChatBI (Chat Business Intelligence) 是一个基于 LangGraph 的智能数据对话 Agent，支持自然语言与本地 SQLite 数据库交互，自动生成 SQL 查询并可视化结果。适用于数据分析、报表生成、业务洞察等场景，无需手写 SQL，轻松获取数据洞察。 项目预览 演示视频：ChatBI 项目演示视频 - Nvidia Hackathon 2025 界面介绍： - 现代化 React 前端 ：基于 React 19 + TypeScript + Ant Design，提供流畅的用户体验 - 实时流式输出 ：通过 SSE 实现 AI 响应的实时流式展示 - 工具调用日志 ：可视化展示 MCP 工具调用过程，便于调试和观察 - 图表可视化 ：自动生成 ECharts 图表，支持多种图表类型 主要功能 - 自然语言转 SQL ：输入中文或英文问题，自动生成并执行 SQL 查询 - 数据可视化 ：支持表格和图表展示查询结果，自动识别图表需求并生成 - MCP 工具集成 ：已支持工具: RAG、生成SQL语句、执行SQL语句、统计图可视化 - 执行可观测性 ：提供 MCP 工具调用日志展示，tool 调用可观测 - 会话记忆功能 ：上下文记忆，支持多轮对话 - 错误诊断自愈 ：自动识别 SQL 错误并给出修复建议 - 流式输出 ：实时显示 AI 响应过程，提升用户体验 示例 示例1 提问：我有多少个产品类别，每个类别有多少产品，用柱状图和环形图呈现 示例2 提问：画出订单的面积堆积图，按时间线排列 架构图 橙色框代表了我们开发的 MCP tools，流程如下，下面用一个场景为例说明： 1. Agent router 解析问题，决定要调用 RAG，获取与问题相关的数据库表 Schema 2. Agent router 下一步调用 tools，根据 Schema 生成 SQL 3. Agent router 下一步调用 tools，执行 SQL 4. Agent router 下一步调用 tools，生成各种图，整个流程上下文（Context）是共享的 主要技术 - Agent 框架 ：LangChain / LangGraph - AI 模型 ：阿里百炼 Qwen 系列 - 前端框架 ：React 19 + TypeScript + Vite + Ant Design + ECharts - 后端框架 ：FastAPI + Python 3.12+ - 向量数据库 ：ChromaDB - 通信方式 ：REST API + SSE (Server-Sent Events) Agent 架构图 项目结构 安装与运行 前置要求 1. Python 3.12+ (推荐使用 conda 环境) 2. Node.js 18+ 和 npm/yarn/pnpm 3. 已配置 OPENAI API KEY 环境变量 快速启动 1. 克隆项目 2. 安装后端依赖 方式 A：使用 Conda（推荐） 详细说明请参考 CONDA SETUP.md 方式 B：使用 uv 方式 C：使用 pip 3. 安装前端依赖 4. 配置环境变量 后端配置 （项目根目录创建 .env 文件）： 前端配置 （ frontend/.env 文件）： 详细说明请参考 ENV CONFIG.md 5. 初始化向量数据库 生成 Embedding 并写入向量数据库： 6. 生成示例数据库（可选） ","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Tunnello","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Tunnello/ChatBI/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}