{"repo":"dynamiclu/CeCeData-Agent","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/dynamiclu/CeCeData-Agent","clone":"git clone https://github.com/dynamiclu/CeCeData-Agent.git","description":"基于 Mcp 架构的 ChatBI，是一种数据分析智能体的解决方案","language":"Python","stars":51,"topics":["chat-bi","llm","llm-agent","llm-agents","mcp","python","aiagent"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"Mcp-ChatBI 介绍 基于 Mcp 架构的 ChatBI，是一种数据分析智能体的解决方案。 本项目主要解决ChatBI常见的三个问题 + 1、如何保障数据的100%的准确性？ 由于模型存在幻觉，无论是NL2SQL、NL2Code，都无法保障数据100%的准确。且数据的准确性又是BI系统的红线，因此，本项目使用NL2Tools的方案，Tools可以是Headless BI的服务，也可是API。 + 2、一次对话如何查询多个指标？ 过去一次对话只能查一个指标，若多个指标需要工程层面去拆解，架构的复杂度非常高，本项目，利用模型的任务规划、推理能力，模型自动拆解多个指标，并按照顺序调用Tools，并返回结果。 + 3、如何让数据分析的链路自动化？ 常见的数据分析方法，如对比分析、多维钻取、归因运算等，它常常伴有复杂的逻辑推理，当前大模型能力突飞猛进，已经具有复杂问题的推理能力，因此，本项目，利用模型推理能力，自动生成数据链路，并逐次调用Tools，返回结果，最后总结分析。 部署 1. 环境配置 + 确保你的机器安装了 Python 3.10 - 3.12 + 大模型配置 2. 启动接口 3. 启动Gradio 4. 演示 https://www.bilibili.com/video/BV1b95vzPEjf/","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/dynamiclu","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/dynamiclu/CeCeData-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."}