AI导哈

数据可视化平台

一个基于LangChain和DeepSeek LLM的智能数据分析与可视化平台，支持多格式文件上传、自动分析和图表生成，适用于数据分析和报告生成场景。

  • by AryluMe
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 AryluMe/LangChain-Data-Visualization-Platform

使用说明

LangChain-Data-Visualization-Platform

一个基于 LangChain · DeepSeek LLM · RAG · MCP 构建的智能数据分析与可视化平台。 支持多格式文件上传、自动分析、图表生成与报告导出，可快速搭建端到端 AI 数据工作流。 📊 数据可视化处理平台

功能简介 多种文件格式支持 上传 PDF、Word、PPT、Markdown、Excel/CSV、纯文本，图片（可选文字识别）。

自动数据整理 平台自动识别文件内容，整理为结构化信息，省去手工处理步骤。

一键生成图表 自动分析数据，生成柱状图、折线图、饼图、散点图等常用图表，支持自定义说明文字。

分析报告导出 分析结果和图表可一键导出为 Markdown、CSV、Excel 文件，便于二次编辑和分享。

便捷扩展 内置常用统计工具，支持按需添加新功能或定制分析流程。

快速开始

  1. 安装依赖 python -m venv .venv

Windows

.venv\Scripts\activate

macOS / Linux

source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

  1. 配置密钥

复制示例环境变量文件并填写密钥：

copy env.example .env # Windows cp env.example .env # macOS / Linux

打开 .env 文件，将密钥项填写为你自己的（如需第三方服务可在官网申请）。

  1. 启动应用 streamlit run app/main.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 8080

  2. 打开网页

浏览器访问： http://127.0.0.1:8080

上传你的数据文件，按照提示选择分析与可视化方式，下载生成的图表和报告。

主要配置说明 变量名 用途 示例/默认值 API_KEY 第三方服务密钥（必填） 需自行申请并填写 MODEL 使用的模型（选填） 见.env示例 EMBEDDING_CACHE_DIR 嵌入缓存目录 .cache/embeddings TEMP_DIR 上传临时目录 .cache/uploads REPORT_OUTPUT_DIR 导出报告目录 reports/

其余配置详见 .env 注释说明。如有特殊需求可自行调整。

文件结构概览 app/ core/ # 基本流程和管理模块 ingestion/ # 文件解析与导入 visualization/ # 图表生成与处理 reporting/ # 报告导出 main.py # 项目入口文件 docs/ architecture.md # 系统结构和原理说明

常见问题

启动报错或打不开网页？ 请检查依赖是否安装、端口是否被占用，或尝试更换浏览器。

上传文件格式不支持？ 可先转换为常见格式（如 Excel 或 CSV）再上传。

图表和报告无法导出？ 检查 REPORT_OUTPUT_DIR 权限或磁盘空间。

许可证 本项目采用 MIT License 开源，欢迎商用和二次开发。 如引用请注明来源。

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