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1、立项背景和目标 随着企业数据量的爆发式增长，业务人员直接向数据库取数分析的需求日益迫切，但传统方式高度依赖技术人员编写SQL，沟通成本高、响应周期长。为解决这一痛点，本项目立项旨在构建一个基于大模型（LLM）的自然语言数据分析平台。核心目标是打造一个智能体（Agent），允许用户通过日常对话（如“江门每月新增收入是多少”）直接查询数据库，并自动完成意图识别、表结构匹配、SQL生成、数据清洗及结果可视化，最终实现数据驱动决策的零门槛与高效率。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 软件主要包含四大核心模块：①用户配置模块：支持通义千问、DeepSeek等多种API Key的配置及数据库连接设置，是整个系统的入口。②自然语言处理模块：接收用户模糊的业务需求，将其转化为机器可理解的指令。③数据分析与清洗模块：根据指令自动生成SQL查询数据，并提供数据清洗功能（如备份表、清空原表），确保数据操作的灵活性与安全性。④智能调度与可视化模块：将查询结果以表格或图表形式呈现，并支持环比等复杂计算。 3、业务流程、功能路径描述 业务流程完全由智能体驱动：①用户输入自然语言需求（如“江门，每个月，总新增收入，环比”）；②智能体（Agent） 接管任务，通过RAG技术检索向量数据库中的表结构；③工具调用：根据需求调用LangChain工具包进行数据计算或逻辑判断；④生成SQL：将需求、表结构及工具结果整合为提示词交由大模型生成SQL；⑤验证与执行：对SQL进行安全性检查（防删除、语法校验）后执行查询；⑥结果返回：数据经脱敏、格式化后返回给用户。