耗资6000元,从零到一,我做了一款AI智能问数平台

先和大家聊聊我做这个项目的背景, 同时下周我会开源一个版本,供大家学习参考.

为什么要做灵析(AI数据洞察)这个项目

在我创业的过程中(企业日常运营)，业务人员（销售、运营、财务等）每天会产生大量的数据，但受限于技术门槛，无法像数据分析师一样高效地探查数据、获取洞察。而传统BI工具操作又比较复杂、学习成本高，让技术人员逐项写SQL取数效率又非常低下。灵析(AureKa)正是为解决这一痛点而生——让用户“像聊天一样”分析数据，用自然语言完成原本需要SQL和Python才能实现的数据探索。

借助AI Coding加持, 我花了3天时间, 预估综合成本在 6000元左右, 做了 1.0版本.

整个AI分析的核心架构原理如下:

简单来说, 这款工具只解决一个核心需求:用户上传CSV或者Excel文件, 然后通过自然语言的方式提问, 最后帮你自动生成可视化洞察报告。

下面大家看一下完整的使用流程:

1. 上传Excel 文件, 自动转换成可在线编辑的数据表格

2. 基于表格数据自动分析, 并生成表格“体检报告”

3. 大白话提出需求, AI自动帮你分析表格数据,生成全面的可视化洞察

到这里还没完, 单纯的对话洞察不够有吸引力, 我还支持了一键生成可视化洞察报告的能力,我们只需要点击AI对话右上角的按钮:

就能一键生成深度的洞察报告:

下面带大家看看生成的完整报告的效果:

核心价值清单

价值维度	具体优势
零门槛数据分析	无需学习SQL、Python或BI工具，用日常语言提问即可获取数据洞察
开箱即用	导入Excel即可开始分析，无需搭建数据仓库、配置数据源
轻量化部署	基于SQLite + DuckDB的嵌入式架构，单机启动，无需外部数据库依赖
数据安全可控	支持私有化部署，原始数据不出本地，敏感字段自动脱敏
多智能体协作	基于LangGraph构建的多智能体系统，支持意图识别、Text2SQL、归因分析、预测等复杂任务
国产化兼容	jitword-sdk已全面适配国产操作系统，支持国产化替代需求
可扩展架构	数据层、AI层、前端层均采用抽象设计，未来可平滑升级到企业级方案

大家可以参考一下, 下面再分享一下我采用的技术栈.

技术选型总览

层级	技术选型	选型理由
前端框架	Vue 3 + TypeScript + Vite	高性能、类型安全、生态成熟
状态管理	Pinia	Vue 3官方推荐，轻量且易用
UI组件库	UnoCSS	原子化样式库
表格编辑器	jitword-sdk/sheet	开源、支持Vue3、功能完整、国产化兼容,地址https://github.com/jitOffice/jitword-sdk/tree/main/sheet/example
图表渲染	ECharts	功能强大、图表类型丰富、社区活跃
后端框架	NestJS + TypeScript	企业级架构、模块化、装饰器风格、与LangChain集成良好
AI框架	LangChain.js + LangGraph	多智能体编排、工具调用、流式输出
元数据存储	SQLite (WAL模式)	零配置、嵌入式、支持ACID事务
分析引擎	DuckDB	嵌入式OLAP、直接查询CSV/Parquet、性能优异
缓存方案	Keyv + SQLite / LRU Cache	统一抽象层、可无缝切换至Redis
文件存储	本地文件系统	MVP阶段零依赖，未来可切换至OSS
LLM接入	支持OpenAI、deepseek、通义千问、kimi等	多模型适配，避免供应商锁定