{"repo":"didilili/shopkeeper-agent","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/didilili/shopkeeper-agent","clone":"git clone https://github.com/didilili/shopkeeper-agent.git","description":"📊 电商数仓智能问数 AI Agent，最适合用于系统学习 LangGraph 的实战项目：基于 LangGraph、FastAPI、Qdrant、Elasticsearch、MySQL 与 React，完整实现元数据知识库、混合检索、自然语言生成 NL2SQL 生成校验、SQL 执行与流式查询展示。前后端完整代码全栈可跑，Docker 环境一键部署，配套 ai-agents-from-zero 免费教程与章节代码分支。适合系统学习大模型应用、数据分析 Agent 和企业级 AI 工程落地。","language":"Python","stars":302,"topics":["agent-workflow","ai-agent","elasticsearch","fastapi","langchain","langgraph","llm","nl2sql","qdrant","rag"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"「电商问数」智能数据分析 Agent shopkeeper-agent 可能是全网最适合用于系统学习 LangGraph 的智能问数实战项目，配套系统性文字教程与对应章节分支，带你打通混合检索、多阶段推理、SQL 生成与执行全链路 📢 说明 ：本套实战项目已更新完成，配套教程、章节分支和前后端代码均可对照学习。 如果你正在找一个适合学习 LangGraph 、 Qdrant 、 MySQL 、 FastAPI 和 AI Agent 工程开发的实战项目，「电商问数」很可能是最适合你的项目。 它不是只调用一次大模型接口，也不是写几个 Prompt 演示 SQL 生成结果。这个项目围绕电商数仓问数场景，先构建元数据知识库，再做字段、指标、字段取值的混合检索，随后用 LangGraph 编排多阶段问数流程，完成 SQL 生成、校验、修正、执行和前端流式展示。换句话说，你学到的不是某一个框架 API，而是一条 AI 应用从数据准备、检索增强、智能体编排、接口交付到前端联调的完整项目主线。 本套仓库是 ai-agents-from-zero 教程体系中的 实战项目-电商问数 配套源码仓库，除了可直接运行和二次开发的项目代码之外，也提供了与教程章节对应的 Git 分支演进过程，以及完整的在线图文讲义入口。 如果你想系统学习「AI智能体 大模型应用开发」，也可直接从系统教程 AI 智能体实战速成指南-大模型入门 开始。 📖 项目介绍 在真实问数场景里，业务同学通常不会写 SQL，数据分析同学也很难随时记住所有表结构、字段含义、指标口径和字段取值。单纯把自然语言问题直接交给大模型，很容易出现表选错、字段选错、指标理解错和 SQL 幻觉等问题。 电商问数 要解决的就是这个问题： - 用户用自然语言提问 - 系统自动召回相关字段、指标和字段取值 - 大模型基于上下文进行分步推理 - 生成 SQL 并查询数据仓库 - 以流式方式返回分析结果 ✨ 项目亮点 - 检索 + 推理 + 生成，而不是模型直出 SQL - 先围绕问题召回相关字段、指标和值域，再组织上下文生成 SQL，整体链路更稳、更可控。 - 面向企业问数场景的混合检索 - Qdrant 负责字段和指标的语义召回。 - Elasticsearch 负责字段取值的全文检索。 - MySQL 负责保存完整、权威的结构化元数据。 - 支持字段、指标、取值三类信息协同召回 - 比单纯做表级或字段级检索更贴近真实企业分析流程。 - 从检索到执行的完整可运行链路 - 不停留在 Prompt 设计，而是会真实生成 SQL、执行查询，并以流式方式返回结果。 - 工程化后端结构清晰 - 基于 FastAPI + LangGraph + Repository + Client Manager 组织配置、客户端、仓储层、服务层与智能体流程，便于维护和扩展。 - 不仅有实战代码，还有完整配套教程文档 - 项目配有一套系统化、持续更新、完全免费的教程讲义，适合按章节从数仓基础、元数据知识库到问数智能体流程逐步学习。 - 兼顾学习价值与可扩展性 - 既可以按教程章节逐步理解，也可以在此基础上继续扩展权限控制、SQL 审核、结果可视化等能力。 这套课程十分适合这些场景： - 想系统学习 LangGraph ，但不想只停留在几个玩具节点。 - 想把 MySQL 、 Qdrant 、 Elasticsearch 和大模型放到同一个业务场景里理解。 - 想做一个比简单模型调用更接近实际开发的 AI Agent 项目。 - 想把项目写进简历，并且","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/didilili","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/didilili/shopkeeper-agent/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."}