智能问数智能体产品系统

面向企业内部数据分析场景的智能问数（NL2SQL）智能体系统，用户通过自然语言提问，系统自动理解业务意图、生成 SQL 查询业务数据库，并将结果转化为 ECharts 可视化代码渲染返回前端，实现"问答即看数"的自助式数据分析体验。基于 Dify 平台进行可视化编排，整合意图识别、Schema 检索、SQL 生成与校验、图表渲染等多类型节点

面向企业内部数据分析场景的智能问数（NL2SQL）智能体系统，用户通过自然语言提问，系统自动理解业务意图、生成 SQL 查询业务数据库，并将结果转化为 ECharts 可视化代码渲染返回前端，实现"问答即看数"的自助式数据分析体验。基于 Dify 平台进行可视化编排，整合意图识别、Schema 检索、SQL 生成与校验、图表渲染等多类型节点

• 全权负责 Dify 智能体工作流整体编排设计，搭建"意图识别 → 检索增强 → SQL 生成校验 → 图表渲染"完整链路，支撑自然语言到可视化结果的全流程闭环
• 基于 Milvus + BGE-M3 构建表结构与字段元数据语义索引，结合 BGE-Reranker 二次精排，有效解决多表/同义字段歧义问题，显著提升 Schema 命中准确率
• 设计 SQL 生成与校验节点，实现 Schema 注入、SQL 语法校验、错误自纠重试机制，降低大模型幻觉导致的执行失败率
• 编排 ECharts 代码生成节点，将查询结果智能映射为柱状图/折线图/饼图等可视化配置，支持图表类型自动推荐与样式自适应
• 基于 vLLM 部署 Qwen3.6 模型推理服务，持续优化提示词模板与 Few-shot 示例，提升 SQL 与代码生成的准确度及响应效率