基于Springboot3+SpringAI+LLM+Agent+Text-to-SQL的AI Agent 数据分析平台

一、项目技术栈

前后端分离

后端：SpringBoot3 + MyBatis + PageHelper + Hutool + JWT（Java 21 / Maven）
前端：Vue3 + Vite + Element-Plus + Vue-Router + Axios + Sass + ECharts
AI 技术：分析意图识别 + Agent 分析计划生成 + Text-to-SQL + SQL 安全校验 + SQL 执行失败自动纠错 + 查询结果摘要压缩 + 图表类型推荐 + AI 数据解读 + 推荐追问 + 多轮分析上下文 + Agent 执行步骤追踪 + 分析报告生成
数据库：MySQL

版本要求： jdk 不低于 17，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：维护模型配置与 Prompt 模板
SQL 安全校验能力：保障生成 SQL 的安全性
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
SQL 生成与执行：查看每步生成的 SQL、安全校验结果与执行状态
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：查看数据解读并基于推荐问题继续追问
多轮数据分析会话：基于上一轮结果继续分析
分析报告：保存分析报告并查看历史记录

三、项目创新点

1. 自然语言驱动的数据分析 Agent：用户无需手写 SQL，输入自然语言分析目标即可完成从意图识别到报告生成的全流程，降低数据分析门槛。
2. 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。
3. SQL 安全校验 + 执行失败自动纠错：生成 SQL 先做安全校验，执行报错后由 AI 自动纠错重试，提升可用性与安全性。
4. 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。
5. 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。
6. 多轮上下文分析 + 推荐追问：系统基于上一轮结果推荐后续追问问题，支持多轮连续分析，形成对话式数据探索体验。

六、关键页面截图

（等武哥补充关键页面截图）