# export-data

**Repository Path**: kk_develop/export-data

## Basic Information

- **Project Name**: export-data
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-15
- **Last Updated**: 2026-04-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI 智能助手 - 数据库查询与导出工具

一个基于阿里云 Qwen AI 的智能助手应用，支持自然语言生成 SQL、数据库查询、数据可视化、多格式导出等功能。

## 🌟 项目简介

本项目是一个智能数据库查询和数据分析工具，通过自然语言交互，帮助用户：
- 使用自然语言查询数据库
- 自动生成 SQL 语句
- 执行数据库查询并展示结果
- 生成各种类型的图表（折线图、柱状图、饼图、横向条形图等）
- 支持多系列图表（如本周vs上周、AUM流入vs流出等）
- 导出查询结果为多种格式（CSV、Excel、JSON、HTML报表等）
- 管理对话历史和导出历史

## ✨ 核心功能

### 🤖 智能查询
- **自然语言转 SQL**：使用大模型理解用户需求，自动生成 SQL 查询语句
- **多轮对话支持**：支持上下文理解，可以进行连续的对话查询
- **智能字段识别**：自动识别查询条件、搜索字段、系列字段等

### 📊 数据可视化
- **多种图表类型**：支持折线图、柱状图、饼图、横向条形图等
- **多系列图表**：支持按系列分组显示数据（如本周vs上周）
- **搜索功能**：图表支持按字段搜索过滤数据
- **表格搜索**：每个图表的数据表格支持关键字搜索
- **数据统计**：支持独立的数据统计模块，显示关键指标

### 📁 数据导出
- **多格式支持**：CSV、Excel、JSON、HTML 报表等
- **导出历史管理**：查看和管理所有导出记录
- **文件管理**：支持删除单个导出文件或清空所有导出历史
- **实时下载**：导出完成后可直接下载或在线查看

### 💾 对话管理
- **对话历史**：保存所有对话记录，支持查看历史对话
- **对话编辑**：支持编辑对话名称、删除对话
- **本地缓存**：对话记录保存在本地，支持离线查看
- **智能标题**：自动生成对话标题或使用最后一条用户输入

### 🔧 配置管理
- **多数据库支持**：支持配置多个数据库连接（MySQL、SQLite等）
- **API Key 配置**：支持配置大模型 API Key
- **环境变量支持**：支持通过环境变量配置敏感信息

## 🚀 快速开始

### 系统要求
- Python 3.8 或更高版本
- 现代浏览器（Chrome、Firefox、Edge、Safari）
- 数据库服务器（MySQL、SQLite等）

### 安装步骤

1. **克隆项目**
```bash
git clone <repository-url>
cd export-data
```

2. **安装 Python 依赖**
```bash
pip install -r requirements.txt
```

3. **配置 API Key**

**方式 1：使用环境变量（推荐）**
```powershell
# Windows (PowerShell)
$env:LLM_API_KEY="your_api_key_here"

# Windows (CMD)
set LLM_API_KEY=your_api_key_here

# Linux/Mac
export LLM_API_KEY="your_api_key_here"
```

**方式 2：使用配置文件**
```bash
# 创建配置文件目录
mkdir -p config

# 创建 model.json 配置文件
echo '{"api_key": "your_api_key_here"}' > config/model.json
```

4. **启动后端服务器**
```bash
python api_server.py
```
服务器会在 `http://localhost:9993` 运行

5. **启动前端 HTTP 服务器**
```bash
# Python 3
python -m http.server 8000

# Python 2
python -m SimpleHTTPServer 8000
```

6. **访问应用**
打开浏览器访问: `http://localhost:8000`

### 获取 API Key

1. 访问 [阿里云 DashScope 控制台](https://dashscope.console.aliyun.com/)
2. 注册/登录阿里云账号
3. 创建 API Key
4. 在应用的设置中输入您的 API Key

## 📖 使用指南

### 基本查询
1. 管理员需要在页面配置大模型，并配置想要查询的数据库。
2. 在输入框中输入查询需求，例如：
   - "查询2025年所有产品的销量"
   - "显示最近一个月的客户交易记录"
   - "统计每个地区的AUM总额"

3. 点击发送按钮或按 Enter 键提交查询

4. 系统会自动生成 SQL 并执行查询，展示结果

### 图表生成
支持多种图表类型，可以通过自然语言指定：
- "生成折线图显示销售趋势"
- "用柱状图展示各地区的销售额"
- "创建饼图显示产品销量占比"
- "生成横向条形图显示产品排行榜"

### 多系列图表
支持多系列数据展示：
- "查询所有产品的本周和上周销量，生成柱状图"
- "显示每个客户等级的AUM流入、AUM流出、净流入"


### 对话管理
- **创建新对话**：点击"新建对话"按钮
- **查看历史**：在左侧面板查看所有对话
- **编辑对话**：点击对话名称进行编辑
- **删除对话**：点击删除按钮删除对话

## ⌨️ 键盘快捷键

- `Enter` - 发送消息
- `Shift + Enter` - 换行
- `ESC` - 清空输入框

## 🔧 技术架构

### 前端技术栈
- **HTML5** - 页面结构
- **Tailwind CSS** - 样式框架
- **Vanilla JavaScript** - 前端逻辑
- **Material Icons** - 图标库
- **ECharts** - 数据可视化

### 后端技术栈
- **Python 3.8+** - 编程语言
- **FastAPI** - Web 框架
- **SQLAlchemy** - ORM 框架
- **Pandas** - 数据处理
- **PyMySQL** - MySQL 驱动

### AI 服务
- **阿里云 Qwen（通义千问）** - 大语言模型 API

### 项目结构
```
export-data/
├── index.html                  # 主应用文件
├── api_server.py              # Python 后端服务器
├── managers/                 # 核心管理器
│   ├── database_manager.py   # 数据库连接与查询
│   ├── llm_processor.py      # LLM 交互与 SQL 生成
│   ├── conversation_manager.py  # 对话管理
│   └── report_generator.py   # 报表生成
├── config/                   # 配置文件
│   ├── model.json           # 大模型配置
│   └── database_connections.json  # 数据库连接配置
├── output/                  # 输出目录
│   ├── conversations/        # 对话历史
│   └── exports/             # 导出文件
├── tests/                   # 测试文件
│   ├── test_database_manager.py
│   ├── test_llm_processor.py
│   └── test_report_generator.py
├── README.md                # 项目说明文档
├── SECURITY.md              # 安全配置说明
├── CHAT.md                  # 聊天功能说明
└── requirements.txt         # Python 依赖
```

## 🔍 故障排除

### CORS 错误
**问题：** `Access to fetch at 'http://localhost:9993/...' has been blocked by CORS policy`

**解决方案：**
1. 确保后端服务器正在运行
2. 访问 `http://localhost:8000` 而不是直接打开 HTML 文件
3. 检查 CORS 配置是否正确

### 网络连接错误
**问题：** `Failed to fetch` 或 `Network Error`

**解决方案：**
- 检查 API Key 是否正确
- 确认网络连接正常
- 验证后端服务器是否正在运行
- 检查防火墙设置

### API 调用失败
**问题：** `HTTP 401` 或 `HTTP 403`

**解决方案：**
- 确认 API Key 有效且有足够的配额
- 检查模型选择是否正确
- 查看 DashScope 控制台的配额使用情况

### 数据库连接错误
**问题：** `数据库连接失败` 或 `SQL 执行失败`

**解决方案：**
- 检查数据库连接配置是否正确
- 确认数据库服务正在运行
- 验证数据库用户权限

### 图表显示异常
**问题：** 图表无法正常显示或数据不正确

**解决方案：**
- 检查查询结果是否包含正确的数据
- 验证图表配置参数是否正确
- 查看浏览器控制台的错误信息

## 🌟 最佳实践

1. **使用环境变量** - 推荐使用环境变量存储 API Key
2. **保护 API Key** - 不要在公开仓库中提交 API Key
3. **定期导出对话** - 重要对话建议定期导出备份
4. **使用快捷键** - 熟练使用快捷键可以大大提高效率
5. **数据库权限** - 为应用创建专用的数据库用户，只授予必要的权限

## 📄 许可证

MIT License

## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：
- 提交 Issue
- 发送邮件
- 加入讨论组

## 🙏 致谢

感谢以下开源项目和工具：
- FastAPI
- Tailwind CSS
- ECharts
- 阿里云 DashScope