在企业日常运营中，业务人员和数据分析师常常需要从多种异构数据源（如 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，以及 PDF、Word 等非结构化文档）中提取信息并生成报表。传统方式下，不同数据源需要不同的查询工具和解析逻辑，操作流程繁琐，且缺乏智能的错误修正与优化能力，导致报表生成效率低、准确性难以保障。
本项目面向企业数据部门、业务运营部门，解决跨数据源查询难、报表生成效率低、结果准确性不足的痛点，让用户通过自然语言输入即可快速生成精准的数据报表，支撑企业高效决策。
多源数据接入：支持 30 + 种数据库及 PDF、Word 等非结构化数据类型，通过统一 JDBC 连接器与 Druid 连接池实现多数据源动态管理、连接复用与负载均衡。
自然语言转 SQL：基于 LangChain 框架将用户自然语言提问转化为 SQL 查询语句，支持复杂业务场景的语义解析。
多智能体协作框架：基于 LangGraph 构建多智能体协作流程，实现 “错误诊断→查询重构→结果验证” 的三层校验，保障报表准确性。
数据可视化：集成 G2 可视化框架，将查询结果自动生成柱状图、折线图、饼图等多种图表，支持报表导出与分享。
智能优化与重试：通过 Self-Corrective RAG 机制，自动识别并修正错误查询，提升复杂场景下的报表生成成功率。
我负责的具体任务：
核心架构设计：主导多智能体协作框架与 Self-Corrective RAG 机制的设计与实现。
后端开发：负责 Spring Boot 后端服务搭建，包括多数据源连接器、JDBC 统一接口、Druid 连接池配置。
智能模块开发：实现 LangChain+LangGraph 的自然语言转 SQL 与多智能体校验流程。
技术攻坚：解决异构数据源适配、复杂 SQL 生成优化、多智能体协同效率等关键问题。
技术栈与架构亮点：
技术栈：后端使用 Spring Boot + MyBatis，前端基于 Vue.js，AI 能力依赖 LangChain、LangGraph，可视化采用 G2，数据库连接池使用 Druid。
实现亮点：通过统一 JDBC 连接器实现 30 + 数据源的无缝接入；基于多智能体三层校验机制大幅提升报表准确性；动态连接池技术保障高并发场景下的系统稳定性。
技术难点：异构数据源的语法兼容与性能优化、自然语言到复杂 SQL 的精准转换、多智能体协作流程的冲突与效率平衡。
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