[🇨🇳 简体中文](./README.md) | [🇬🇧 English](./README_en.md) # 🦞 龙虾问数 (DataClaw) > **释放你的数据潜能,让分析像养龙虾一样简单爽快!** 🌊📊 > 龙虾问数 (DataClaw) 是一个智能的、AI 驱动的数据分析平台。通过自然语言与你的数据对话,瞬间生成可视化图表,轻松搭建仪表盘——从此告别繁琐的 SQL 语句! *** ## ✨ 为什么选择龙虾问数? 受够了为了画个简单的柱状图而写半天复杂的 SQL 语句吗?龙虾问数就是你的私人数据科学家。借助强大的大语言模型 (LLM) 和智能 Agent 工作流,它能将你的自然语言提问精准转化为数据库查询,提取数据,并即时渲染出美观的可视化图表。 无论你是要查询庞大的 Supabase/PostgreSQL 数据库,还是随手丢进一个 CSV 文件,龙虾问数都能轻松拿捏!🚀 ## 🌟 核心特性 - **🗣️ 自然语言转 SQL**: 用大白话提问!它能理解你的数据表结构,生成准确的 SQL,甚至在报错时进行自我纠正 (Self-correction)。 - **📈 即时数据可视化**: 拒绝枯燥的生肉表格,根据数据特征自动生成交互式图表。 - **🗂️ 动态多数据源**: 无缝连接 PostgreSQL、Supabase,以及本地 CSV/Excel 文件上传解析。 - **🧠 灵活的模型接入**: 原生集成 LiteLLM,支持随插随用 OpenAI、DeepSeek、智谱、通义千问 (DashScope)、火山引擎或任何兼容的 LLM 提供商。 - **🛠️ 强大的 Agent 技能拓展**: 基于核心 `nanobot`框架(`OpenClaw`的精简版)构建。支持通过斜杠命令 (`/`) 快速调用自定义工具 (Skills),完美贴合特定业务逻辑。 - **📊 可定制仪表盘 (Dashboard)**: 一键将对话中生成的图表固定到看板,拖拽布局,随时查看核心指标。 - **📦 智能产物管理 (Artifact)**: 自动提取对话中生成的各种文件(网页报告、PDF、PPT、图片等),提供一键内嵌预览与下载功能,让成果触手可及。 *** ## 📸 界面预览

对话式分析界面



可定制仪表盘



智能产物预览 (Artifact)


## 🏗️ 项目架构 DataClaw 的架构主要分为三只“大钳子”: 1. **`frontend/`** 🎨: 闪亮的外壳。基于 **React 19**、**Vite**、**TailwindCSS** 和 **Zustand** 构建。拥有类似微信/ChatGPT的对话界面、支持流式思考过程渲染以及交互式图表展示。 2. **`backend/`** ⚙️: 强健的肌肉。一个 **FastAPI** 后端服务,负责管理项目、数据源连接、用户会话持久化以及作为 API 网关。 3. **`nanobot/`** 🧠: 智慧的大脑。核心的 AI Agent 框架,负责处理意图路由、NL2SQL 转换、Schema 缓存管理以及与 LLM 的底层交互。 4. **`data/`** 🗄️: 运行时数据目录。与代码目录解耦,存放上传文件、会话、技能工作区、报告与配置缓存。 *** ## 🚀 快速开始 准备好大显身手了吗?让我们把龙虾问数在你的本地跑起来! ### 1. 后端服务启动 🐍 请确保你已安装 Python 3.10 或以上版本。 ```bash cd backend # 创建虚拟环境(可选但强烈建议) python -m venv .venv source .venv/bin/activate # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 启动 FastAPI 服务器 uvicorn app.main:app --reload --port 8000 ``` 可选环境变量: ```bash export DATA_ROOT=/absolute/path/to/data ``` 若未设置,默认使用仓库根目录下的 `data/`。 *提示:请确保* *`nanobot`* *核心库已根据项目工作区的要求正确链接或以可编辑模式 (editable mode) 安装。* ### 2. 前端服务启动 ⚛️ 请确保你已安装 Node.js 18 或以上版本。 ```bash cd frontend # 安装依赖 npm install # 启动 Vite 开发服务器 npm run dev ``` ### 3. 语音识别服务(可选)🎙️ 若你希望使用聊天输入框中的语音输入能力,请单独启动 `whisper` 服务: ```bash cd whisper python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python main.py ``` 默认服务地址:`http://localhost:8001` 健康检查接口:`GET /health` 前端配置方式: 1. 点击左下角用户名,打开菜单; 2. 进入「语音输入配置」; 3. 填写服务地址(例如 `http://localhost:8001`); 4. 点击「测试连接」通过后保存。 ### 4. 初始账号配置 👤 系统首次注册的用户将自动成为管理员。您可以在登录页面直接点击“注册”按钮创建您的管理员账号(例如:用户名 `admin`,密码 `admin`),随后即可登录并管理项目、数据源和用户。 *** ## 🔌 数据源配置说明 DataClaw 支持连接多种类型的数据源,以满足不同场景的分析需求。你可以在界面的 **Data Sources** 菜单中点击 **+** 新建并配置它们。以下是常见数据源的详细接入指南:
▶ PostgreSQL (pgsql) 连接标准的关系型数据库。你既可以通过表单填充分散的参数,也可以直接粘贴完整的 Connection String。 - **Host**: 数据库的主机地址。如果你是在本地电脑运行了数据库(如使用 pgAdmin),请填入 `127.0.0.1`(不要填 `localhost`,以避免 Unix Socket 解析错误)。 - **Port**: 默认一般为 `5432`。 - **Database**: 你要连接的具体数据库名称。 - **Username / Password**: 数据库的认证凭据(默认用户通常是 `postgres`)。 - **Connection String (可选)**: 也可以直接输入类似 `postgresql://postgres:你的密码@127.0.0.1:5432/你的数据库名` 的字符串,它将覆盖上述单独的输入框配置。
▶ Supabase 专门针对 Supabase 云端 PostgreSQL 数据库优化的连接方式,强制开启 SSL 且默认使用连接池以提高稳定性。 - 推荐直接使用 **Connection String** 配置: 进入你的 Supabase 项目控制台 -> `Project Settings` -> `Database` -> `Connection string` -> 选择 `URI` 选项卡。 复制那串类似 `postgresql://postgres.[project-ref]:[password]@aws-0-[region].pooler.supabase.com:6543/postgres?sslmode=require` 的链接并填入。 - *注意*: Supabase 默认开启了 Transaction Pooler(端口 6543)。如果想要直连(Direct connection),请将端口改为 `5432`,并确保 URL 中包含 `sslmode=require`。
▶ SQLite 轻量级的本地文件型数据库,非常适合快速测试或分析单机应用数据。 - **File Upload**: 你可以直接点击按钮,从本地上传 `.db`、`.sqlite` 或 `.sqlite3` 后缀的数据库文件。文件会被安全地保存在服务端的上传目录中供分析使用。 - **File Path (进阶)**: 如果服务部署在服务器上,且 SQLite 文件已存在于服务器的某个绝对路径中,你也可以直接在输入框中填入该文件的绝对路径(如 `/data/my_app.db`)。
▶ CSV 最常见的数据交换格式,即插即用,无需复杂的数据库配置。 - **File Upload**: 与 SQLite 类似,点击按钮选择本地的 `.csv` 文件上传即可。系统会在后台利用 DuckDB 或 Pandas 等引擎将其虚拟化为一个可供 SQL 查询的表。 - 上传成功后,在对话界面中,你可以直接把这个 CSV 文件当作一张数据库表来“提问”!
*** ## 🤝 参与贡献 有个好点子?发现了一个 Bug?非常欢迎你的加入!随时可以提交 Issue 或 Pull Request。让我们一起让数据分析变得更加有趣! *** ## 💖 特别鸣谢 DataClaw 的开发深受以下优秀开源项目的启发,特此致谢: - [WrenAI](https://github.com/Canner/WrenAI): 强大的 Text-to-SQL 解决方案,其架构和思路给了我们很大的启发。 - [Aix-DB](https://github.com/apconw/Aix-DB): 在智能数据分析和交互式体验方面提供了极好的参考。