zhongyu09/openchatbi

解决的问题

OpenChatBI 是一个基于聊天的智能商业智能（BI）工具，允许用户通过自然语言查询、分析和可视化数据库中的数据。它通过将自然语言问题自动转换为可执行的 SQL 语句，消除了用户手动编写复杂 SQL 查询的需求。

工作原理

基于 LangGraph 和 LangChain 生态系统构建，该项目采用多代理架构来协调数据任务。主代理负责一般性交互，而专门的 数据分析代理 负责处理时间序列预测、异常检测等复杂任务。系统采用文本到 SQL 的流水线，结合模式链接和提示工程生成查询，并在数据仓库中执行。它包含一个数据目录管理系统，使用基于向量或 BM25 的检索方式来索引数据库结构和业务解释。

适用人群

专为希望使用对话界面与数据仓库（如 Presto、PostgreSQL 或 MySQL）交互，但无需深入掌握 SQL 技术的业务用户和数据分析师设计。

主要亮点

• 自然语言转 SQL：自动将用户问题转换为 SQL 查询，内置错误恢复机制和信心门控以确保质量控制。
• 高级分析功能：支持时间序列预测、异常检测和根本原因下钻分析等专业能力。
• 灵活的数据目录：支持数据库表的自动发现，以及元数据的灵活存储后端。
• 集成可视化：使用 Plotly 生成直观的数据可视化图表。
• 代码执行：提供沙箱化的 Python 执行环境，用于自定义数据分析。
• 可观测性与记忆功能：提供审计日志、通过 Langfuse 实现的 LLM 跟踪，以及可捕获高置信度查询模式的「学习型 SQL 记忆」，供未来使用。