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iov_ana/README.md

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# 数据分析 Agent —— Schema-Only + 四层架构自适应分析
**AI 只看表结构,不碰原始数据。通过四层架构自适应探索,生成深度分析报告。**
## 架构
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent (编排层) │
│ 接收问题 → 调度四层 → 输出报告 │
└──────┬──────────┬──────────┬──────────┬─────────────────┘
│ │ │ │
┌────▼────┐ ┌──▼─────┐ ┌─▼──────┐ ┌▼─────────┐
│ Planner │ │Explorer│ │Insight │ │ Context │
│ 意图规划 │ │探索循环 │ │异常检测 │ │ 上下文记忆 │
└─────────┘ └────────┘ └────────┘ └──────────┘
```
### 四层分工
| 层 | 组件 | 职责 |
|---|---|---|
| L1 | **Planner** | 理解用户意图,生成结构化分析计划(类型、维度、指标) |
| L2 | **Explorer** | 基于计划多轮迭代探索,每轮根据上一轮结果决定下一步 |
| L3 | **InsightEngine** | 从探索结果中检测异常、趋势、关联,输出主动洞察 |
| L4 | **ContextManager** | 管理多轮对话历史,后续问题可引用之前的分析 |
### 安全隔离
```
用户提问 → Agent 看 Schema 生成 SQL → 沙箱执行 → 聚合结果 → Agent 生成报告
原始数据永远留在这里
```
- **Schema 提取器**:只提取表结构、列类型、行数、枚举值,不碰数据
- **沙箱执行器**:禁止 SELECT * / DDL / DML必须聚合函数小样本抑制n<5
- **AI 的视角**:只有 Schema + 聚合统计结果,从未接触任何一行原始数据
## 快速开始
```bash
# 1. 安装依赖
pip install openai
# 2. 配置 LLM兼容 OpenAI API 格式)
# OpenAI
export LLM_API_KEY=sk-xxx
export LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
export LLM_MODEL=gpt-4o
# Ollama本地部署隐私优先
export LLM_API_KEY=ollama
export LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export LLM_MODEL=qwen2.5-coder:7b
# DeepSeek
export LLM_API_KEY=sk-xxx
export LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
export LLM_MODEL=deepseek-chat
# 3. 运行演示(自动创建 5 万条示例数据 + 3 个分析任务)
python3 demo.py
# 4. 交互式分析
python3 cli.py
# 5. 分析你自己的数据库
python3 cli.py /path/to/your.db
```
## 文件结构
```
├── config.py # 配置LLM、安全规则、探索轮数
├── schema_extractor.py # Schema 提取器(只提取结构)
├── sandbox_executor.py # 沙箱执行器SQL 验证 + 结果脱敏)
├── planner.py # [L1] 意图规划器
├── explorer.py # [L2] 自适应探索器
├── insights.py # [L3] 洞察引擎(异常检测)
├── context.py # [L4] 上下文管理器
├── reporter.py # 报告生成器
├── agent.py # Agent 编排层
├── demo.py # 一键演示
├── cli.py # 交互式 CLI
├── requirements.txt # 依赖
└── README.md
```
## 对比预制脚本
| | 预制脚本 / 模板 | 本方案(四层架构) |
|---|---|---|
| SQL 生成 | 模板拼接 | LLM 动态生成 |
| 查询数量 | 固定 | 1-6 轮AI 自适应 |
| 后续追问 | 无 | AI 看到结果后判断是否深挖 |
| 异常发现 | 无 | 主动检测 + 主动输出 |
| 多轮对话 | 无 | 上下文记忆,可引用历史分析 |
| 适用场景 | 已知分析模式 | 探索性分析、开放性问题 |
## CLI 命令
```
📊 > 帮我分析各地区的销售表现 # 分析问题
📊 > rounds=3 最近的趋势怎么样 # 限制探索轮数
📊 > schema # 查看数据库 Schema
📊 > history # 查看分析历史
📊 > audit # 查看 SQL 审计日志
📊 > clear # 清空历史
📊 > help # 帮助
📊 > quit # 退出
```
## License
MIT