数语 DataTalk，数据分析平台
案例介绍
作品由三个核心模块组成：智能问数、经营工作台（GMV、订单量、客单价、退款率、渠道结构、品类排行与 AI 经营洞察）、数据源与指标中心（多源接入、原子 / 派生指标统一口径、数据质量校验与同步日志）。我独立完成了产品定义、交互与视觉设计、前端开发、Node.js 服务端、语义层建模与 LLM 编排，技术栈为 React 18 + TypeScript + Vite、自研 SVG 图表、Node.js（NestJS）、Python（FastAPI）、PostgreSQL、DuckDB 与 Redis，模型侧接入 DeepSeek 与通义千问，结合 Schema RAG 与执行反馈重试。
实现上，语义层把指标、维度、权限建模为可检索的元数据，让 Text2SQL 只在约束内生成，显著降低幻觉；再配合只读查询沙箱、行级权限与流式输出，兼顾速度与安全。作品附带 3 张 3200×2000 高保真界面和一套可直接运行的演示程序，覆盖从提问到归因的完整链路。
数语 DataTalk，数据分析平台
案例介绍
数语 DataTalk 是一个面向中小品牌的对话式数据分析平台（Chat BI），解决“数据散落在电商后台、ERP、CRM 和 Excel 里，提一个报表要等三五天、口径还经常对不上”的问题。用户用自然语言提问，系统自动完成意图解析、指标匹配、SQL 生成与校验、查询执行，直接给出图表、结论和归因，并完整展示分析过程与生成的 SQL，结果可追溯、可复现。
作品由三个核心模块组成：智能问数、经营工作台（GMV、订单量、客单价、退款率、渠道结构、品类排行与 AI 经营洞察）、数据源与指标中心（多源接入、原子 / 派生指标统一口径、数据质量校验与同步日志）。我独立完成了产品定义、交互与视觉设计、前端开发、Node.js 服务端、语义层建模与 LLM 编排，技术栈为 React 18 + TypeScript + Vite、自研 SVG 图表、Node.js（NestJS）、Python（FastAPI）、PostgreSQL、DuckDB 与 Redis，模型侧接入 DeepSeek 与通义千问，结合 Schema RAG 与执行反馈重试。
实现上，语义层把指标、维度、权限建模为可检索的元数据，让 Text2SQL 只在约束内生成，显著降低幻觉；再配合只读查询沙箱、行级权限与流式输出，兼顾速度与安全。作品附带 3 张 3200×2000 高保真界面和一套可直接运行的演示程序，覆盖从提问到归因的完整链路。
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