【AI实战项目】AI Agent数据分析平台,基于SpringAI+Springboot+Vue+Agent的电商数据分析平台

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B站演示视频

https://www.bilibili.com/video/BV1BZgC6UE4r

一、项目技术栈

前后端分离

后端 :SpringBoot3 + Spring AI + MyBatis + PageHelper + Hutool + JWT(Java 21 / Maven)

前端 :Vue3 + Vite + Element-Plus + Vue-Router + Axios + Sass + ECharts

AI 技术 :模型用途自动选择 + 分析意图识别 + Agent 分析计划生成 + Text-to-SQL + SQL 安全校验 + SQL 执行失败后的 AI 纠错与重新执行 + 查询结果摘要压缩 + 图表类型推荐 + AI 数据解读 + 推荐追问 + 多轮会话归档 + Agent 执行步骤追踪 + Markdown 分析报告生成

数据库:MySQL

版本要求:

jdk 21,MySQL 5.7 或者 8,node.js 版本 18 以上,maven 版本建议 3.8 及以上,navicat 建议不低于 16

二、项目功能描述

1. 管理员

登录、个人信息、修改密码

用户信息:管理系统所有用户

数据集管理:维护可分析的数据集

数据表结构与字段语义管理:维护表结构与字段说明

指标口径管理:维护统一的指标口径

业务分析数据初始化:初始化业务分析数据

AI 模型配置与 Prompt 模板管理:维护模型配置、模型用途与 Prompt 模板

SQL 执行前校验:检查 SELECT 前缀、分号、危险关键字和数据集启用表范围,没有 limit 时追加 limit 100

Agent 执行记录管理:查看 Agent 执行记录

分析报告管理:查看与管理分析报告

2. 用户

登录、注册、个人信息、修改密码

选择数据集:选择可分析的数据集

输入自然语言分析目标:用自然语言表达分析需求

分析意图识别:查看 AI 识别出的分析意图

Agent 分析计划:查看 Agent 自动生成的分析计划,同一会话可覆盖更新计划

SQL 生成与执行:在 AI 数据分析记录中查看生成 SQL、安全校验结果、执行状态和查询结果

查询结果与图表:查看结果表格与自动生成的图表

AI 数据解读与推荐追问:查看数据解读,并把推荐问题作为下一次分析输入参考

多轮数据分析会话:把同一主题下的多次分析归到一个会话里

分析报告:生成 Markdown 分析报告,查看有效图表,支持查看与删除历史报告

三、项目创新点

  1. Plan-and-Execute 工作流式 Agent(编排器-执行器架构):先由模型把分析目标拆成结构化计划(计划标题 + 多步骤,每步含分析问题、SQL 目的、建议图表),再由后端按步骤调用 Text-to-SQL、安全校验与执行、图表推荐和数据解读服务。步骤状态、耗时、输出摘要和错误信息写入数据库,最后汇总成 Markdown 报告,便于查看执行过程并追溯分析记录。
  2. 自然语言驱动的数据分析 Agent:用户无需手写 SQL,可以从自然语言问题开始完成意图识别、SQL 生成与执行、图表、解读、Agent 计划和报告等操作。
  3. Text-to-SQL + 字段语义与指标口径注入:把表结构、字段语义、指标口径注入 Prompt,让生成的 SQL 贴合真实业务口径,而非机械翻译。
  4. SQL 安全校验 + 执行失败纠错 :生成 SQL 先检查查询类型、分号、危险关键字和 from/join 表名范围;执行报错后,用户在页面触发 AI 纠错,前端再把修正后的 SQL 提交给执行接口。
  5. Agent 分步执行与过程追踪:把分析拆成意图识别、计划生成、SQL 生成、校验、执行、图表推荐、数据解读、报告生成多个步骤,每一步执行过程可追踪可回溯。
  6. 图表自动推荐 + AI 数据解读:结合查询结果自动推荐合适图表类型(ECharts 渲染),并由 AI 解读数据、给出结论。
  7. 多轮会话归档 + 推荐追问:系统基于查询结果推荐追问问题,并用会话把同一主题下的多次分析记录关联起来。
  8. 按任务用途自动选模型:SQL 生成和纠错优先走 SQL 分析模型,意图识别、图表推荐、数据解读和计划生成优先走文本分析模型,报告生成优先走报告生成模型。
  9. 覆盖式 Agent 产物管理:同一会话重复生成计划会覆盖旧计划,同一计划重复执行会清理旧步骤后重新执行,同一计划重复生成报告会覆盖旧报告,避免反复操作时产生大量重复数据。
  10. 后端权限与数据范围 :管理类接口校验 ADMIN,普通用户的会话、分析记录、Agent 计划、执行步骤和报告按当前登录用户归属;模型下拉接口不向普通用户返回 API Key。
  11. SQL 上下游一致性:重新生成、纠错或重跑 SQL 时立即清空旧执行结果、图表和数据解读;Agent 只在 SQL 执行并完成后续分析时标记步骤完成。

四、关键页面截图

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