Aurora AI数据可视化平台后端

前端：Pani-s/aurora-bi-front: Aurora AI数据可视化平台前端 (github.com)

项目介绍

介绍:

基于 React+Spring Boot+MQ+AIGC 的智能数据分析平台。 区别于传统BI,用户只需要导入原始数据集、并输入分析诉求，就能自动生成可视化图表及分析结论，实现数据分 析的降本增效。

AIGC : AI生成内容。

优势： 让不会数据分析的用户也可以通过输入目标快速完成数据分析，大幅节约人力成本，将会用到 AI 接口生成分析结果

预览图：

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项目架构

异步化

客户端输入分析诉求和原始数据，向业务后端发送请求。业务后端将请求事件放入消息队列，并为客户端生成取餐号，让要生成图表的客户端去排队，消息队列根据I服务负载情况，定期检查进度，如果AI服务还能处理更多的图表生成请求，就向任务处理模块发送消息。

任务处理模块调用AI服务处理客户端数据，AI 服务异步生成结果返回给后端并保存到数据库，当后端的AI工服务生成完毕后，可以通过向前端发送通知的方式，或者通过业务后端监控数据库中图表生成服务的状态，来确定生成结果是否可用。若生成结果可用，前端即可获取并处理相应的数据，最终将结果返回给客户端展示。在此期间，用户可以去做自己的事情。

技术栈

前端

• React 18
• Ant Design Pro5.x 脚手架
• Umi4 前端框架
• Ant Design 组件库
• Echarts 可视化库
• OpenAPI 前端代码生成

后端

• Java Spring Boot
• MySQL 数据库
• MyBatis-Plus 及 MyBatis X 自动生成
• Redis+Redisson 限流
• RabbitMQ 消息队列
• AI SDK (AI能力)
• JDK 线程池及异步化
• Easy Excel 表格数据处理
• Swagger+Knife4j 接口文档生成
• Hutool、Apache Common Utils 等工具库

数据存储

• MySQL 数据库
• 七牛云 对象存储

项目核心亮点

• 自动化分析：通过AI技术，将传统繁琐的数据处理和可视化操作自动化，使得数据分析过程更加高效、快速和准确。
• 一键生成：只需要导入原始数据集和输入分析目标，系统即可自动生成符合要求的可视化图表和分析结论，无需手动进行复杂的操作和计算。
• 可视化管理：项目提供了图表管理功能，可以对生成的图表进行整理、保存和分享，方便用户进行后续的分析和展示。
• 异步生成：项目支持异步生成，即使处理大规模数据集也能保持较低的响应时间，提高用户的使用体验和效率。

项目启动

后端

• 下载/拉取本项目到本地
• 通过 IDEA 代码编辑器进行打开项目，等待依赖的下载
• 修改配置文件 application.yaml 的信息，比如数据库、Redis、RabbitMQ等
• 修改信息完成后，一键行运行项目# aurora-bi-backend