# dataflow
**Repository Path**: haibozhang2023/dataflow
## Basic Information
- **Project Name**: dataflow
- **Description**: dataflow
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-25
- **Last Updated**: 2026-01-25
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 🌊 DataFlow - 自然语言数据库查询平台
[](LICENSE)
[](https://www.python.org)
[](https://python.langchain.com)
[](https://www.docker.com)
**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](#-快速开始) • [📖 文档](#-文档) • [🎨 功能特性](#-核心功能) • [🐳 Docker 部署](#-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）
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#### 🔥 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
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#### 🌐 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
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### 🗄️ 多数据库支持
```mermaid
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
```
### 💡 智能查询示例
```sql
-- 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
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玻璃态射
Glassmorphism 效果
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动态背景
神经网络脉冲动画
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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）
```bash
# 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
```bash
# 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
# .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
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### 📊 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"
```
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### 📈 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
```mermaid
graph TB
subgraph "前端层"
A[精美 Web 界面
未来主义设计]
end
subgraph "应用层"
B[FastAPI 服务器
RESTful API]
end
subgraph "代理层"
C[LangGraph Agent
智能推理]
D[工具集
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
[](https://python.langchain.com)
[](https://langchain-ai.github.io/langgraph)
[](https://fastapi.tiangolo.com)
[](https://www.sqlalchemy.org)
### 前端技术
[](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTML)
[](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS)
[](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript)
### 部署技术
[](https://www.docker.com)
[](https://nginx.org)
[](https://www.mysql.com)
---
## 🐳 Docker 部署
### 服务架构
```yaml
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
```bash
docker-compose up -d
```
### 健康检查
```bash
# 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
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🚀 并发能力
单实例: ~100 QPS
负载均衡: 可扩展
缓存加速: 支持 Redis
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💰 成本估算
1K 查询: ~¥0.5
10K 查询: ~¥5
100K 查询: ~¥50
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*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](QUICKSTART.md) - 5 分钟快速体验
- 🚀 [部署指南](DEPLOYMENT_GUIDE.md) - 完整部署说明
- 🐳 [Docker 部署](DOCKER_DEPLOYMENT.md) - 容器化部署
### 使用指南
- 🎨 [前端使用指南](frontend/README.md) - 界面操作说明
- ⚙️ [配置管理](CONFIG_MANAGEMENT.md) - 配置持久化
- 📚 [入门指南](GETTING_STARTED.md) - 详细教程
### 技术文档
- 🏗️ [架构设计](PROJECT_OVERVIEW.md) - 系统架构
- 📝 [API 文档](http://localhost:8000/docs) - 在线 API 文档
- 🔧 [扩展开发](PROJECT_OVERVIEW.md#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
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### 💎 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
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### 🏭 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
- [x] 支持 8 种 LLM 提供商
- [x] 精美的前端界面
- [x] Docker 一键部署
- [x] 配置持久化到数据库
- [x] 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](CONTRIBUTING.md)
### 贡献者
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## 📄 许可证
本项目采用 [MIT 许可证](LICENSE)
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## 🙏 致谢
### 技术支持
- [LangChain](https://python.langchain.com) - LLM 应用框架
- [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph) - 代理编排
- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com) - Web 框架
- [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org) - ORM 框架
### LLM 提供商
- [DeepSeek](https://www.deepseek.com) - 性价比之王
- [硅基流动](https://siliconflow.cn) - 开源模型加速
- [智谱 AI](https://open.bigmodel.cn) - 国产大模型
- [OpenAI](https://openai.com) - GPT 系列
- [Anthropic](https://www.anthropic.com) - Claude 系列
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## 📞 联系方式
- 📧 Email: your-email@example.com
- 💬 微信: your-wechat
- 🐦 Twitter: [@yourtwitter](https://twitter.com/yourtwitter)
- 🌐 网站: https://your-website.com
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## ⭐ Star History
[](https://star-history.com/#yourusername/dataflow&Date)
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**如果这个项目对您有帮助，请给一个 ⭐ Star！**
Made with ❤️ by [Your Name](https://github.com/yourusername)
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