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python 网站开发 sae,做定制网站价格,简历自我评价,制作成长纪念册引子#xff1a;数据分析师的痛点 你有没有遇到过这样的场景#xff1f; 老板突然冲进办公室#xff1a;小王#xff0c;帮我查一下上个月华东区销售额前十的产品#xff01;你心里一紧#xff0c;打开数据库管理工具#xff0c;开始在几百张表里翻找。sa…引子数据分析师的痛点你有没有遇到过这样的场景老板突然冲进办公室小王帮我查一下上个月华东区销售额前十的产品你心里一紧打开数据库管理工具开始在几百张表里翻找。sales_dataproduct_inforegion_mapping哪个表有你要的数据表之间怎么关联字段名都是什么鬼半小时后你终于写出了一条复杂的多表JOIN查询结果发现字段理解错了又得重来...如果我告诉你有一个工具能让你直接说查一下上个月华东区销售额前十的产品它就能自动帮你找到正确的表、生成SQL、还能解释给你听你会不会觉得这简直是数据分析师的救星今天要聊的airdaAir Data Agent就是这样一个懂你的数据智能体。一、airda是什么不只是Text-to-SQL那么简单1.1 核心定位面向数据分析的多智能体系统airda的全称是Air Data Agent从名字就能看出来它不是一个简单的工具而是一个智能体Agent。什么意思呢传统的Text-to-SQL工具就像个翻译机器你说中文它翻译成SQL。但airda更像一个懂业务的数据分析师会找数据从成百上千张表中精准定位你需要的那几张懂业务理解数据指标、计算公式等业务知识能协作多个智能体分工合作自动debug提升准确率会表达不仅生成SQL还能可视化展示结果1.2 工作流程四步走战略airda的工作流程设计得很巧妙就像一个专业的数据分析师接到需求后的思考过程第一步需求确认- 你到底想要什么 airda不会上来就生成SQL而是先和你对话确认需求。这就像你去餐厅点菜服务员会问要辣的还是不辣的一样避免理解偏差。第二步任务规划- 我该怎么做 确认需求后airda会制定执行计划。比如先找到销售表再关联产品表最后按区域筛选。第三步任务执行- 分工合作各司其职 这是airda最有意思的地方。它不是一个人在战斗而是召唤了一群专业智能体数据查找智能体负责在海量表中找到相关的表SQL生成智能体根据找到的表生成SQL语句代码生成智能体如果需要复杂计算生成Python代码可视化智能体把结果变成图表第四步应用生成- 成果交付 最终结果可以是指标大屏、数据API、或者直接的应用程序。二、技术架构优雅的分层设计作为一个技术人我最欣赏airda的地方是它的架构设计。这不是一个堆砌功能的项目而是一个经过深思熟虑的工程作品。2.1 三层架构框架层、智能体层、应用层airda采用了经典的分层架构但每一层都有自己的巧思airda/ ├── framework/ # 框架层定义抽象和规范 │ ├── agent/ # Agent基础框架 │ ├── action/ # Action抽象定义 │ └── module/ # 可复用模块 ├── agent/ # 智能体层具体实现 │ ├── action/ # 具体的Action实现 │ ├── llm/ # 大模型管理 │ ├── rag/ # 检索增强生成 │ └── storage/ # 数据存储 └── server/ # 应用层对外服务 └── api/ # API接口框架层framework这是airda的宪法框架层定义了整个系统的抽象规范。比如什么是Agent什么是Action它们应该有哪些方法class Agent(Generic[C]): def __init__(self): self.context self.init_context() self.context.load_planner(self.init_planner()) self.context.load_llm(self.init_llm_manager()) self.context.load_assistant(self.init_assistant_manager())这个设计很聪明。Agent不关心具体实现只定义了我需要一个上下文、一个规划器、一个LLM管理器、一个助手管理器。具体用什么由子类决定。这就是面向对象设计中的依赖倒置原则。智能体层agent这是airda的大脑这一层实现了具体的业务逻辑。最核心的是三个ActionSearcher搜索者在海量表中找到相关的表SqlGeneratorSQL生成器根据表结构生成SQLExplainer解释器解释生成的SQL是什么意思应用层server这是airda的手脚提供CLI命令行工具和HTTP API服务让用户能方便地使用airda。2.2 核心技术点RAG 向量检索airda最核心的技术挑战是如何从几百张表中快速找到用户需要的那几张传统方法可能是关键词匹配但这太粗糙了。airda用的是RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成技术。向量化让表可搜索airda会把每张表的信息转换成向量一串数字# 表注释向量化 instruction.table_comment_embedding ( self.get_rag().get_embedding_model() .embed_query(instruction.table_comment) .tolist()[0] ) # 字段信息向量化 column_str for column in instruction.columns: column_str f {column.name} {column.description} instruction.table_column_embedding ( self.get_rag().get_embedding_model() .embed_query(column_str) .tolist()[0] )这个过程就像给每张表拍了一张语义照片。表的注释、字段名、字段说明都被编码成了向量。Schema Linking智能匹配当用户提问时airda会把问题也转换成向量计算问题向量和每张表向量的相似度找出最相关的表相似度计算很有讲究def calc_similarity(self, query_embedding, table_embedding, columns_embedding, table_weight30): similarity_table self.calc_score(query_embedding, table_embedding) similarity_field self.calc_score(query_embedding, columns_embedding) score table_weight * similarity_table similarity_field # 归一化到0-100分 similarity (score - min_s) / (max_s - min_s) * 100 return similarity注意这里的table_weight30表名的权重是字段的30倍为什么因为表名通常更能反映业务含义。比如sales_order这个表名比里面的id、amount这些字段更能说明这是销售订单表。分批处理性能优化的艺术如果数据库有1000张表一次性加载所有表的向量会爆内存。airda用了分批处理并行计算page 1 limit 5 tasks [] while not is_end: instructions instruction_repository.find_by( {datasource_id: datasource_id, database: database}, pagepage, limitlimit ) # 提交到进程池并行处理 task DataAgentProcessPool().submit( schema_linking.search, question_embedding, batch_tables, table_embedding, columns_embedding ) tasks.append(task) page 1每次只加载5张表提交到进程池并行计算相似度。这样既不会爆内存又能充分利用多核CPU。2.3 LLM集成可插拔的大模型管理airda对大模型的集成也很优雅。它没有把OpenAI的API写死而是设计了一个LLM管理器class DataAgentLLMManager(LLMManager): def init_llm(self) - dict[DataAgentLLMKeys, type[LLM]]: return { DataAgentLLMKeys.ChatLLM: OpenAILLM, DataAgentLLMKeys.SqlLLM: OpenAILLM }这意味着什么你可以轻松替换成其他大模型Claude、Gemini、国产大模型等只需要实现LLM接口就行。甚至可以让聊天用GPT-4SQL生成用专门的SQL模型。三、核心实现三个关键Action的设计哲学3.1 Searcher在数据海洋中精准捕鱼Searcher的任务看似简单——找表但实现起来很有门道。输入用户问题 数据源名称输出相关表的建表语句 数据库类型class SearcherResult(BaseModel, ActionResult): tables_schema: Optional[str] None # 建表语句 kind: str # 数据库类型MySQL等为什么返回建表语句而不是表名因为建表语句包含了完整的表结构信息包括字段类型、注释、索引等。这些信息对后续的SQL生成至关重要。核心逻辑从数据库中查询数据源信息调用RAG进行向量检索得到相关表名根据表名查询完整的建表语句limit_score_result, top_k_result data_agent_context.get_rag().search( self.params.question, datasource.id, datasource.database ) # 如果高分表少于5个就用top5 if len(limit_score_result) 0: table_names top_k_result else: table_names limit_score_result[:5]这里有个小细节airda会返回两组结果——高分表相似度超过阈值和top5表。如果高分表太少就用top5兜底。这是一种宁可多给不能漏掉的策略。3.2 SqlGenerator从自然语言到SQL的魔法SqlGenerator是airda的核心它要把用户的自然语言问题转换成可执行的SQL。Prompt工程的艺术SqlGenerator的实现本质上是Prompt工程。它构造了一个精心设计的提示词SQL_ASSISTANT 你是一个世界级SQL专家 TABLE_SCHEMA_PROMPT 请根据以下建表语句中的表名和字段名及其备注信息: {schema} SQL_TYPE 请使用有效的{sql_type}语法, SQL_GENERATOR_QUESTION 生成以下查询问题的SQL语句 {question} 请确保 1.不用对结果进行解释 2.只输出生成的SQL 这个Prompt设计很讲究角色设定你是一个世界级SQL专家 - 让模型进入专家模式上下文注入提供建表语句让模型知道有哪些表和字段约束条件指定SQL方言MySQL/PostgreSQL等输出格式明确要求只输出SQL不要解释格式化处理生成的SQL可能格式不统一airda做了一个小处理sql model_output[choices][0][message][content] if not sql.startswith(sql): sql fsql\n {sql} \n\n else: sql \n统一用Markdown的代码块格式包裹方便后续展示和解析。3.3 Explainer让SQL不再神秘生成SQL只是第一步很多用户尤其是业务人员看不懂SQL。Explainer就是来解决这个问题的。流式输出的用户体验Explainer最大的特点是支持流式输出async def execute(self, context: Context) - AsyncGenerator[ExplainerResult, None]: async for chunk in self.llm_api.chat_completion_stream(messages[message]): json_line chunk[6:] if json_line.strip() [DONE]: result.session_token [DONE] else: data json.loads(json_line) session_token data[choices][0][delta].get(content, ) result.session_token session_token result.token result.session_token yield result为什么要流式输出因为LLM生成解释可能需要几秒钟如果等全部生成完再返回用户会觉得卡顿。流式输出就像打字机一样一个字一个字地显示用户体验更好。解释的结构化Explainer的Prompt要求从两个维度解释SQLSQL_EXPLAIN_QUESTION 要查询{question}。 请从整体含义和各部分关键字说明两部分简要解释下列的SQL查询语句 {sql} 整体含义这条SQL在做什么关键字说明SELECT、JOIN、WHERE等关键字的作用这样的解释既有宏观视角又有细节分析非常适合学习和理解。四、数据存储MongoDB的选择与设计4.1 为什么选择MongoDBairda使用MongoDB作为元数据存储这个选择很有意思。为什么不用MySQL这样的关系型数据库灵活的Schemaairda需要存储各种数据源的元数据表结构、字段信息、向量嵌入等。不同数据库的表结构差异很大如果用关系型数据库要么设计一个超级复杂的表结构要么频繁修改表结构。MongoDB的文档模型就很适合这种场景。每个表的元数据就是一个文档字段可以灵活增减{ _id: ObjectId(...), table_name: sales_order, table_comment: 销售订单表, table_schema: CREATE TABLE ..., table_comment_embedding: [0.1, 0.2, ...], # 向量 table_column_embedding: [0.3, 0.4, ...], # 向量 columns: [ {name: id, type: bigint, description: 订单ID}, {name: amount, type: decimal, description: 订单金额} ] }向量存储airda需要存储大量的向量数据每张表的嵌入向量。MongoDB可以直接存储数组不需要额外的向量数据库。虽然MongoDB不是专业的向量数据库但对于airda的规模几百到几千张表来说完全够用。4.2 Repository模式优雅的数据访问层airda没有直接在业务代码里写MongoDB查询而是用了Repository模式class DataAgentStorage(Loader): def __init__(self, context: Context): super().__init__(context) self.init_storage() super().load(StorageKey.INSTRUCTION, InstructionRepository) super().load(StorageKey.DATASOURCE, DatasourceRepository)这个设计有几个好处解耦业务代码不依赖具体的数据库实现可测试可以轻松mock Repository进行单元测试可扩展将来想换成PostgreSQL只需要实现新的RepositoryInstructionRepository管理表的元数据DatasourceRepository管理数据源信息4.3 数据同步从数据库到向量库airda有一个很重要的命令airda datasource sync。这个命令做了什么连接目标数据库读取所有表的建表语句解析表结构提取表名、字段名、注释等信息生成向量调用Embedding模型生成向量存储到MongoDB保存元数据和向量这个过程可能需要几分钟取决于表的数量但只需要执行一次。之后的查询就可以直接使用这些向量了。五、实战演示从问题到SQL的完整流程让我们通过一个实际例子看看airda是如何工作的。5.1 场景设定假设我们有一个电商数据库包含以下几张表sales_order销售订单表订单ID、用户ID、金额、时间等product商品表商品ID、商品名、分类、价格等user用户表用户ID、姓名、地区等region地区表地区ID、地区名称等用户问题查一下上个月华东区销售额前十的产品5.2 第一步Searcher找表airda首先调用Searcher把问题转换成向量然后在MongoDB中搜索相似的表# 问题向量化 question_embedding embedding_model.embed_query( 查一下上个月华东区销售额前十的产品 ) # 计算相似度 for table in all_tables: similarity calc_similarity( question_embedding, table.table_comment_embedding, table.table_column_embedding )结果可能是sales_order相似度95分- 包含销售、金额product相似度88分- 包含商品region相似度82分- 包含地区user相似度65分- 可能需要关联Searcher返回前几张高分表的建表语句。5.3 第二步SqlGenerator生成SQLSqlGenerator拿到建表语句后构造Prompt发给LLM你是一个世界级SQL专家 请根据以下建表语句中的表名和字段名及其备注信息: CREATE TABLE sales_order ( id BIGINT COMMENT 订单ID, user_id BIGINT COMMENT 用户ID, product_id BIGINT COMMENT 商品ID, amount DECIMAL(10,2) COMMENT 订单金额, create_time DATETIME COMMENT 创建时间 ) COMMENT销售订单表; CREATE TABLE product ( id BIGINT COMMENT 商品ID, name VARCHAR(100) COMMENT 商品名称, category VARCHAR(50) COMMENT 商品分类 ) COMMENT商品表; CREATE TABLE user ( id BIGINT COMMENT 用户ID, name VARCHAR(50) COMMENT 用户姓名, region_id BIGINT COMMENT 地区ID ) COMMENT用户表; CREATE TABLE region ( id BIGINT COMMENT 地区ID, name VARCHAR(50) COMMENT 地区名称 ) COMMENT地区表; 请使用有效的MYSQL语法, 生成以下查询问题的SQL语句 查一下上个月华东区销售额前十的产品 请确保 1.不用对结果进行解释 2.只输出生成的SQLLLM生成的SQL可能是SELECT p.name AS 产品名称, SUM(so.amount) AS 销售额 FROM sales_order so JOIN product p ON so.product_id p.id JOIN user u ON so.user_id u.id JOIN region r ON u.region_id r.id WHERE r.name 华东区 AND so.create_time DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) AND so.create_time CURDATE() GROUP BY p.id, p.name ORDER BY 销售额 DESC LIMIT 10;5.4 第三步Explainer解释SQL最后Explainer会用通俗的语言解释这条SQL整体含义这条SQL查询上个月华东区销售额最高的前10个产品。它通过关联销售订单表、商品表、用户表和地区表筛选出华东区的订单按商品汇总销售额最后取前10名。关键字说明JOIN关联多张表获取商品名称和地区信息WHERE筛选条件限定华东区和上个月的数据GROUP BY按商品分组计算每个商品的总销售额ORDER BY ... DESC按销售额降序排列LIMIT 10只取前10条记录六、架构亮点值得学习的设计模式6.1 依赖注入Context的妙用airda的Context设计很巧妙。每个Action执行时都会传入ContextContext包含了所有需要的依赖class DataAgentContext(Context): def load_rag(self): self.rag DataAgentRAG(self) def load_storage(self): self.storage DataAgentStorage(self) def get_rag(self): return self.rag def get_repository(self, key): return self.storage.get_repositories(key)这就是依赖注入模式。Action不需要知道RAG和Storage是怎么创建的只需要从Context中获取就行。这样做的好处可测试测试时可以注入Mock对象可配置可以根据环境注入不同的实现解耦Action不依赖具体实现6.2 策略模式可插拔的LLMairda对LLM的管理用了策略模式class DataAgentLLMManager(LLMManager): def init_llm(self) - dict[DataAgentLLMKeys, type[LLM]]: return { DataAgentLLMKeys.ChatLLM: OpenAILLM, DataAgentLLMKeys.SqlLLM: OpenAILLM }这意味着你可以为不同的任务配置不同的模型聊天用GPT-4理解能力强SQL生成用专门的SQL模型成本低、速度快甚至可以自己实现一个LLM类接入国产大模型。6.3 模板方法模式Action的统一流程所有Action都继承自基类基类定义了执行流程class SyncAction(Action): def execute(self, context: Context) - ActionResult: # 子类实现具体逻辑 pass def init_name(self) - str: # 子类返回Action名称 pass这就是模板方法模式。基类定义了骨架子类填充细节。这样做的好处统一接口所有Action都有相同的调用方式易于扩展新增Action只需要继承基类代码复用公共逻辑在基类中实现七、性能优化如何处理大规模数据7.1 分批处理避免内存爆炸当数据库有上千张表时一次性加载所有表的向量会占用大量内存。airda用了分批处理page 1 limit 5 while not is_end: instructions instruction_repository.find_by( {datasource_id: datasource_id}, pagepage, limitlimit ) # 处理这一批 process_batch(instructions) page 1每次只加载5张表处理完再加载下一批。这样内存占用始终保持在可控范围。7.2 并行计算充分利用多核向量相似度计算是CPU密集型任务。airda用了进程池并行计算tasks [] for batch in batches: task ProcessPool().submit( calc_similarity, question_embedding, batch_embeddings ) tasks.append(task) # 等待所有任务完成 results [task.result() for task in tasks]这样可以充分利用多核CPU大幅提升计算速度。7.3 缓存策略避免重复计算表的向量嵌入是不变的除非表结构改变所以可以缓存起来。airda在datasource sync时就把向量存到MongoDB后续查询直接使用不需要重复计算。八、使用体验从安装到运行8.1 安装配置airda的安装非常简单# 安装airda pip install airda # 启动MongoDB使用Docker docker run -itd --name mongo -p 27017:27017 mongo # 配置环境变量 airda env load -p .env.template环境变量包括OpenAI API Key或其他LLM的配置MongoDB连接信息Embedding模型路径8.2 添加数据源airda datasource add \ -n my_database \ -h localhost \ -p 3306 \ -k MYSQL \ -d sales_db \ -u root \ -w password这个命令会把数据源信息保存到MongoDB。8.3 同步元数据airda datasource sync -n my_database这个命令会连接到MySQL数据库读取所有表的建表语句生成向量嵌入保存到MongoDB第一次执行可能需要几分钟但只需要执行一次除非表结构有变化。8.4 开始问答airda run cli -n my_database然后就可以开始提问了查一下上个月销售额最高的10个产品 正在搜索相关表... 找到3张相关表sales_order, product, user 正在生成SQL...SELECT p.name, SUM(so.amount) as total FROM sales_order so JOIN product p ON so.product_id p.id WHERE so.create_time DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) GROUP BY p.id ORDER BY total DESC LIMIT 10;正在解释SQL... 这条SQL查询上个月销售额最高的10个产品...九、局限性与改进方向9.1 当前局限1. 只支持MySQL目前airda只支持MySQL数据源。虽然架构上是可扩展的但PostgreSQL、Oracle等数据库的支持还在开发中。2. 复杂查询的准确率对于简单的查询单表、简单JOINairda的准确率很高。但对于复杂的多表JOIN、子查询、窗口函数等准确率会下降。这是所有Text-to-SQL工具的通病。3. 业务知识理解airda目前主要依赖表和字段的注释来理解业务。如果注释不完善理解能力会受限。虽然设计了知识库功能但还没有完全实现。9.2 改进方向1. 多轮对话优化当生成的SQL不准确时可以通过多轮对话让用户纠正。比如 查一下上个月销售额 airda: 您是指订单金额总和还是实际收款金额 实际收款金额 airda: 好的我会使用payment表的amount字段2. SQL执行与验证生成SQL后可以先在数据库上执行检查是否有语法错误或逻辑错误。如果有错误自动进行debug。3. 知识库增强允许用户添加业务知识比如销售额 订单金额 - 退款金额华东区包括上海、江苏、浙江、安徽这些知识可以在生成SQL时作为上下文注入。4. 可视化支持目前airda只生成SQL还没有实现数据可视化。未来可以根据查询结果自动生成图表柱状图、折线图等。十、总结airda的价值与启示10.1 airda的核心价值降低数据分析门槛不懂SQL的业务人员也能查询数据不需要依赖数据分析师。这大大提高了数据的可用性。提升数据分析效率即使是熟练的数据分析师使用airda也能节省大量时间。不需要翻文档找表、不需要记忆复杂的字段名。促进数据驱动决策当数据查询变得简单业务人员会更愿意用数据来支持决策。这对企业的数字化转型很有价值。10.2 技术启示1. 架构设计的重要性airda的代码质量很高分层清晰、模块解耦。这不是一个能跑就行的项目而是一个经过深思熟虑的工程作品。2. AI与传统技术的结合airda不是纯粹的AI项目而是AILLM、向量检索与传统技术数据库、架构设计的完美结合。这给我们的启示是AI不是万能的需要与工程能力结合才能发挥价值。3. 用户体验的关注从流式输出到SQL解释airda处处体现了对用户体验的关注。技术再好如果用户体验差也很难被接受。10.3 未来展望Text-to-SQL只是数据智能的第一步。未来可能会有Text-to-Dashboard直接生成数据大屏Text-to-Report自动生成数据分析报告Text-to-Insight不仅查询数据还能发现数据中的洞察airda作为一个开源项目为这个方向提供了很好的起点。如果你对数据分析、AI应用感兴趣不妨去GitHub上看看airda的代码甚至参与贡献。写在最后数据分析的未来不应该是少数人的专利。airda这样的工具让每个人都能成为数据分析师。当技术的门槛降低创新的可能性就会增加。或许有一天我们不再需要写SQL只需要用自然语言和数据对话。那时候数据真正成为了每个人的资产。而airda正在朝这个方向努力。项目地址https://github.com/hitsz-ids/airda相关技术LangChainLLM应用框架OpenAI API大语言模型MongoDB文档数据库Sentence Transformers向量嵌入更多AIGC文章RAG技术全解从原理到实战的简明指南更多VibeCoding文章