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一个智能问答系统,能够自动将用户的自然语言问题转换成 SQL 查询,并以可视化形式展示结果。

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sumingcheng/chat-bi

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Chat-BI

概述

用户使用自然语言查询数据。基于 PythonMySQLMilvus 构建,将用户的问题转换为 SQL 查询,安全地执行,并产生符合echarts的数据可视化呈现结果。

架构图

架构图

本地开发

前提条件

  • Python 3.x
  • MySQL 数据库
  • Milvus 向量数据库

安装步骤

克隆仓库

git clone https:/sumingcheng/chat-bi.git
cd chat-bi

创建虚拟环境(可选,但推荐 conda)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 系统使用 `venv\Scripts\activate`

安装依赖项

pip install torch==1.11.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt

配置MySQL和Milvus

参考deploy/docker-compose.yaml的内容一键启动,注意提前修改环境变量

      DB_HOST=mysql
      DB_PORT=3306
      DB_USER=root
      DB_PASSWORD=admin123456
      DB_NAME=chat_bi
      MILVUS_HOST=
      MILVUS_PORT=19530
      OPENAI_API_KEY=
      HTTP_PROXY=最好配置一下,要不然请求不到 openai
      HTTPS_PROXY=最好配置一下,要不然请求不到 openai

运行应用程序

bash start.sh

应用地址

贡献指南

Fork 仓库:点击仓库页面右上角的 "Fork" 按钮。

克隆您的 Fork

git clone https:/sumingcheng/chat-bi.git
cd chat-bi

创建新分支

git checkout -b feature/your-feature-name

进行更改:实现您的功能或修复。

提交更改

git commit -am "添加您的提交信息"

推送到您的 Fork

git push origin feature/your-feature-name

提交 Pull Request:前往原始仓库并提交 Pull Request。

许可证

本项目采用 Apache License。请参阅 LICENSE 文件了解详情。

致谢

  • Milvus:用于相似度搜索的开源向量数据库。
  • MySQL:关系型数据库管理系统。
  • Python:开发所用的编程语言。
  • Draw.io:用于创建架构图的工具。

联系方式

如有问题或建议,请提交 issue 或联系

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一个智能问答系统,能够自动将用户的自然语言问题转换成 SQL 查询,并以可视化形式展示结果。

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