# data-copilot-v3

**Repository Path**: bytesc/data-copilot-v3

## Basic Information

- **Project Name**: data-copilot-v3
- **Description**: data-copilot-v3
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-27
- **Last Updated**: 2025-10-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# data copilot v3

✨ **基于代码生成和函数调用(function call)的大语言模型(LLM)数据分析智能体**
支持任意数据集和描述文档一键智能导入与智能图表绘制，通过多智能体协作和上下文长数据记忆，实现精准的自然语言查询与可视化分析。

🚩[English Readme](./README.en.md)

### 相关项目
- [基于大语言模型 (LLM) 的<u>**可解释型**</u>自然语言数据库查询系统 https://github.com/bytesc/data-copilot-steps](https://github.com/bytesc/data-copilot-steps)
- [基于大语言模型 (LLM)和并发预测模型的自然语言数据库查询系统 (https://github.com/bytesc/data-copilot-v2](https://github.com/bytesc/data-copilot-v2)

[个人网站：www.bytesc.top](http://www.bytesc.top)

🔔 如有项目相关问题，欢迎在本项目提出`issue`，我一般会在 24 小时内回复。

## 功能简介

- 1, 基于代码生成的大语言模型智能体(AI Agent)，实现数据查询智能绘制多种统计图表。
- 2, 实现智能体对用户的反问，解决用户提问模糊、不完整的情况。
- 3, 智能体支持灵活的自定义函数调用(function call)和思维链(COT)
- 4, 实现多智能体的合作调用
- 5, 能够处理大语言模型表现不稳定等异常情况
- 6, 上下文支持非文本长数据记忆，在多轮对话当中实现数据的存取
- 7, 支持任意数据表格一键导入数据库，支持任意文档生成数据注释标注


## 技术架构

### 核心组件与技术架构  

#### **1. 可配置的LLM主干模型**  
- 支持主流大模型（如GPT-4o、Claude等），灵活适配不同场景需求。  

#### **2. 动态工具调用的函数图谱（Function Graph）**  
- 智能选择最佳工具链，根据任务类型动态组合数据查询、分析与可视化功能。  

#### **3. 多智能体协作层**  
- 通过角色化Agent分工（如数据查询Agent、校验Agent、报告生成Agent）实现复杂任务流水线处理。  

### 工作流程

![](./readme_img/flow2.png)

基本流程：
User query → Function selection → Code generation → Execution → Validation
1. **Question**: 用户自然语言问题提问
2. **Function Selection**: LLM 根据函数基本信息选择多个函数，通过函数依赖图(Function Graph)获得可用函数列表和详细注释（函数包括非智能体函数(Custum Function)和调用其它智能体的函数(Agent as Function)，实现多智能体协同）
3. **Function Calls Chain**: LLM 根据函数列表和详细注释，生成调用多个函数的 python 代码并执行
4. **Result Review**: LLM 回顾总结整个流程，评估问题是否解决，没有解决则反问用户，使其澄清问题或者提供更多信息

### 任意数据导入

任意 csv 文件，加上描述数据的文档即可被解析查询

![](./readme_img/flow4.png)

1. 上传 csv 文件自动导入数据库
2. 上传数据描述文档调用数据标注 Agent 生成数据注释

### 上下文数据传递

数据的上下文传递和中期记忆

![](./readme_img/flow3.png)

1. Agent 生成代码调用 sql agent 查询数据，查询结果自动保存为 csv 文件，文件链接存入上下文
2. 下一轮对话中 Agent 从上下文中获取 csv 数据文件链接，生成代码可以通过链接重新读取数据

## 如何使用

### 安装依赖

python 版本 3.10

```bash
pip install -r requirement.txt
```

### 配置文件

`./config/config.yaml`
```yml
# config
server_port: 8009 # 部署端口
server_host: "0.0.0.0"  # allow host
# 数据库
mysql: "mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/singapore_land"

# 静态文件服务地址，本机域名/ip:端口
static_path: "http://127.0.0.1:8009/"

model_name: "qwen-max"
# glm-4
# deepseek-chat
# qwen-max
# gpt-4o-mini

model_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
# https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
# https://api.deepseek.com/v1/
# https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# https://api.openai.com/v1

```

### 大语言模型配置

新建文件：`agent\utils\llm_access\api_key_openai.txt` 在其中填写`api-key`

`api-key`获取链接：
- 阿里云:[https://bailian.console.aliyun.com/](https://bailian.console.aliyun.com/)
- deepseek:[https://api-docs.deepseek.com/](https://api-docs.deepseek.com/)
- glm:[https://open.bigmodel.cn/](https://open.bigmodel.cn/)

### 运行

#### 服务端

```bash
# 服务端
python ./main.py
```

启动后可以通过api访问服务

#### 前端

项目自带一个简单的pywebio图形界面

```bash
# 启动前端服务
python ./front.py
```

# 开源许可证

此翻译版本仅供参考，以 LICENSE 文件中的英文版本为准

MIT 开源许可证：

版权所有 (c) 2025 bytesc

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