🌊 DataFlow - 自然语言数据库查询平台

用自然语言与数据库对话 | 支持 8 种 LLM | Docker 一键部署

🚀 快速开始 • 📖 文档 • 🎨 功能特性 • 🐳 Docker 部署

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📸 界面预览

🎨 主界面 - 未来主义设计

深色主题 + 玻璃态射效果 + 动态背景动画

💬 对话查询 - 实时打字效果

自然语言提问，AI 实时回答，支持上下文对话

⚙️ 系统配置 - 可视化管理

支持 8 种 LLM 提供商，可视化配置，配置持久化到数据库

🗄️ 数据库设置 - 多数据库支持

支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite，动态表单切换

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✨ 核心功能

🤖 多 LLM 支持（8 种提供商）

🔥 推荐使用 DeepSeek - 性价比之王 💰 价格：¥1/1M tokens 🚀 速度快，中文友好 ✅ 无需翻墙 硅基流动（小马算力） 💎 开源模型，极低成本 🌟 支持 Qwen、Llama 等 ⚡ 高性能推理

🌐 其他选择 智谱 AI (GLM-4) - 国产大模型 月之暗面 (Moonshot) - 长上下文 通义千问 (Qwen) - 阿里云 百川智能 (Baichuan) - 垂直领域 OpenAI (GPT-4) - 最强大 Anthropic (Claude) - 理解力强

🗄️ 多数据库支持

graph LR
    A[DataFlow] --> B[MySQL 8.0]
    A --> C[PostgreSQL 15]
    A --> D[SQLite 3]
    style A fill:#00f2fe,stroke:#764ba2,stroke-width:3px,color:#fff
    style B fill:#43e97b,stroke:#38f9d7,stroke-width:2px
    style C fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px
    style D fill:#667eea,stroke:#764ba2,stroke-width:2px

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💡 智能查询示例

-- 用户输入（自然语言）
"销售额最高的前 5 个产品是什么？"

-- AI 自动生成 SQL
SELECT 
    p.name,
    SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as total_sales
FROM products p
JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id
GROUP BY p.id, p.name
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 5;

-- AI 解释结果（自然语言）
"销售额最高的前 5 个产品是：
1. iPhone 15 Pro - ¥159,980
2. MacBook Pro - ¥129,990
3. iPad Air - ¥95,980
..."

🎨 设计特色

深色主题 深蓝/紫色渐变背景

玻璃态射 Glassmorphism 效果

动态背景 神经网络脉冲动画

霓虹配色 青色/品红色高光

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🚀 快速开始

方式 1: Docker 一键部署（推荐）

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/yourusername/dataflow.git
cd dataflow

# 2. 配置环境变量
cp .env.docker .env
nano .env  # 配置 LLM API Key

# 3. 一键启动
docker-compose up -d

# 4. 访问应用
# 前端: http://localhost
# API: http://localhost/api/docs

方式 2: 本地运行

# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 2. 配置环境
cp .env.example .env
nano .env  # 配置 LLM API Key 和数据库

# 3. 创建演示数据库（可选）
python examples/setup_demo_db.py

# 4. 启动后端
python api_server.py

# 5. 打开前端
# 浏览器访问: frontend/index.html

⚡ 最小配置

# .env 文件
LLM_PROVIDER=deepseek
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-api-key-here

DB_TYPE=sqlite
DB_PATH=./demo.db

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🎯 使用场景

📊 业务分析 "过去 30 天销售额最高的产品类别" "本月新增客户数量趋势" "各地区销售额对比分析" 🔍 数据探索 "有哪些表？" "customers 表有什么字段？" "显示订单表的示例数据"

📈 报表生成 "生成本月销售报表" "导出客户购买统计" "分析产品库存情况" 🎧 客户服务 "张三的订单状态" "查询最近的退款订单" "统计客户投诉类型"

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🏗️ 架构设计

graph TB
    subgraph "前端层"
        A[精美 Web 界面<br/>未来主义设计]
    end
    
    subgraph "应用层"
        B[FastAPI 服务器<br/>RESTful API]
    end
    
    subgraph "代理层"
        C[LangGraph Agent<br/>智能推理]
        D[工具集<br/>5 个自定义工具]
    end
    
    subgraph "LLM 层"
        E1[DeepSeek]
        E2[硅基流动]
        E3[智谱 AI]
        E4[其他 5 种]
    end
    
    subgraph "数据层"
        F1[MySQL]
        F2[PostgreSQL]
        F3[SQLite]
    end
    
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    C --> E1 & E2 & E3 & E4
    D --> F1 & F2 & F3
    
    style A fill:#00f2fe,stroke:#764ba2,stroke-width:3px,color:#000
    style C fill:#43e97b,stroke:#38f9d7,stroke-width:2px,color:#000
    style E1 fill:#f5576c,stroke:#f093fb,stroke-width:2px,color:#fff

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📦 技术栈

后端技术

前端技术

部署技术

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🐳 Docker 部署

服务架构

services:
  dataflow-frontend:    # Nginx (端口 80)
  dataflow-backend:     # FastAPI (端口 8000)
  dataflow-mysql:       # MySQL 8.0 (端口 3306)
  dataflow-postgres:    # PostgreSQL 15 (可选)
  dataflow-redis:       # Redis 7 (可选)

一键启动

docker-compose up -d

健康检查

# 检查所有服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 健康检查
curl http://localhost/api/health

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📊 性能指标

⚡ 响应时间 简单查询: < 2秒 复杂查询: < 5秒 多表关联: < 8秒

🚀 并发能力 单实例: ~100 QPS 负载均衡: 可扩展 缓存加速: 支持 Redis

💰 成本估算 1K 查询: ~¥0.5 10K 查询: ~¥5 100K 查询: ~¥50

基于 DeepSeek 模型估算

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🔐 安全特性

• ✅ SQL 注入防护 - 参数化查询，安全验证
• ✅ 只读查询限制 - 默认禁止写操作
• ✅ 结果数量限制 - 防止大量数据泄露
• ✅ 查询超时控制 - 避免长时间占用资源
• ✅ 配置加密存储 - 敏感信息加密保存
• ✅ 访问日志记录 - 完整的审计追踪

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📖 文档

快速入门

• 📘 快速开始指南 - 5 分钟快速体验
• 🚀 部署指南 - 完整部署说明
• 🐳 Docker 部署 - 容器化部署

使用指南

• 🎨 前端使用指南 - 界面操作说明
• ⚙️ 配置管理 - 配置持久化
• 📚 入门指南 - 详细教程

技术文档

• 🏗️ 架构设计 - 系统架构
• 📝 API 文档 - 在线 API 文档
• 🔧 扩展开发 - 自定义开发

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🎓 示例查询

简单查询

"有多少个客户？"
"显示所有产品的价格"
"列出最近 10 个订单"

聚合查询

"每个类别有多少个产品？"
"订单的平均金额是多少？"
"销售额最高的前 10 个客户"

复杂查询

"找出购买金额超过 10000 元的客户及其订单数"
"显示每个产品的总销售数量，按销量降序排列"
"列出过去 30 天内没有购买记录的客户"

多表关联

"显示每个客户的订单总额和订单数量"
"哪些客户购买了 iPhone？"
"列出包含特定产品的所有订单详情"

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🌟 项目亮点

💎 独特设计 🎨 未来主义 + 数据可视化风格 ✨ 玻璃态射效果 🌊 动态背景动画 💫 流畅的交互体验 📱 完全响应式设计 🚀 强大功能 🤖 支持 8 种 LLM 提供商 🗄️ 支持 3 种数据库 💬 上下文对话记忆 ⚙️ 可视化配置管理 💾 配置持久化到数据库

🏭 生产就绪 ✅ 完整的安全特性 ✅ 详细的日志记录 ✅ 健康检查机制 ✅ 性能优化 ✅ 错误恢复 🐳 易于部署 📦 Docker 一键部署 🔄 自动初始化数据库 🌐 Nginx 反向代理 📊 完整的监控 🔧 灵活的配置

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🗺️ 路线图

✅ 已完成

• 支持 8 种 LLM 提供商
• 精美的前端界面
• Docker 一键部署
• 配置持久化到数据库
• 完整的文档体系

🚧 进行中

• 用户认证和权限管理
• 查询历史和收藏
• 数据可视化图表
• 移动端适配

🔮 计划中

• 支持更多数据库（MongoDB、ClickHouse）
• AI 数据分析报告生成
• 多语言支持
• 插件系统

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🤝 贡献

欢迎贡献！请查看 贡献指南

贡献者

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证

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🙏 致谢

技术支持

• LangChain - LLM 应用框架
• LangGraph - 代理编排
• FastAPI - Web 框架
• SQLAlchemy - ORM 框架

LLM 提供商

• DeepSeek - 性价比之王
• 硅基流动 - 开源模型加速
• 智谱 AI - 国产大模型
• OpenAI - GPT 系列
• Anthropic - Claude 系列

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📞 联系方式

• 📧 Email: your-email@example.com
• 💬 微信: your-wechat
• 🐦 Twitter: @yourtwitter
• 🌐 网站: https://your-website.com

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⭐ Star History

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