Aix-DB

一句话问数据，自动出图出结论

Aix-DB 是一个基于 LangChain/LangGraph 与 MCP Skills 多智能体协作架构的开源数据分析工具，目标是把自然语言问题直接转化为数据洞察。用户用日常语言提问，系统自动完成意图理解、数据查询、分析与可视化，省去写 SQL、拼图表、跨工具切换的繁琐流程。它整合了 DeepSeek-R1、Qwen 等大模型，支持 Neo4j 图数据库、ECharts 可视化，并兼容 Dify、LlamaIndex 等生态，覆盖从数据接入到结果呈现的完整链路。核心能力包括多智能体任务拆解、MCP 技能调度、自然语言转查询、自动生成图表与洞察报告，适合需要快速探索数据但不想深陷技术细节的团队。项目以 JavaScript 为主，星标约 2200，处于成长阶段。

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项目数据

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开发团队apconw

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/apconw/Aix-DB

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价格说明开源项目，免费使用

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开源协议

主要语言JavaScript

技术栈/模型bigdata,cli,deepseek-r1,dify,echarts,hermes,lamaindex,langchain,langgraph-python,mcp,neo4j,openclaw,python,qwen,sanic,skils,text2sql,vue3

GitHub 星标★ 2247

30天Star增速

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上线时间2024-11-15 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

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综合评分

收录时间2026-09-12

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

已安装 Docker（使用镜像一键部署）
使用 Compose 方式需安装 docker-compose 并具备 git
本地开发前端需安装 Node.js 与 npm
本地运行 serv.py 需 Python 环境，Windows 建议用 PowerShell

安装与启动步骤

1获取项目代码

克隆仓库到本地，Compose 部署必须基于仓库内的 docker 目录进行。
```
git clone https://github.com/apconw/Aix-DB.git
```
2准备环境变量

进入 docker 目录，把环境变量模板复制为 .env，再按需修改，推荐开启 VITE_ENABLE_PAGE_AGENT=true。
```
cd Aix-DB/docker
cp .env.template .env
```
3Compose 一键启动

在 docker 目录执行，以后台方式拉起数据库、MinIO、后端与前端等全部服务。
```
docker-compose up -d
```

4或用 docker run 部署

不克隆仓库时可直接运行官方镜像，需按需调整端口映射与挂载目录。

docker run -d --name aix-db --restart unless-stopped -e TZ=Asia/Shanghai -e SERVER_HOST=0.0.0.0 -e SERVER_PORT=8088 -e SERVER_WORKERS=2 -e LANGFUSE_TRACING_ENABLED=false -e LANGFUSE_SECRET_KEY= -e LANGFUSE_PUBLIC_KEY= -e LANGFUSE_BASE_URL= -e VITE_ENABLE_PAGE_AGENT=false -e LLM_MAX_TOKENS=65536 -p 18080:80 -p 18088:8088 -p 15432:5432 -p 9000:9000 -p 9001:9001 -v ./volume/pg_data:/var/lib/postgresql/data -v ./volume/minio/data:/data -v ./volume/logs/supervisor:/var/log/supervisor -v ./volume/logs/nginx:/var/log/nginx -v ./volume/logs/aix-db:/var/log/aix-db -v ./volume/logs/minio:/var/log/minio -v ./volume/logs/postgresql:/var/log/postgresql --add-host host.docker.internal:host-gateway crpi-7xkxsdc0iki61l0q.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/apconw/aix-db:1.2.4

5本地启动后端

进入后端目录后运行 serv.py；Windows 建议先设置 UTF-8 环境变量以增强字符兼容性。
```
$env:PYTHONUTF8=1; python serv.py
```
6启动前端开发服务

另开一个终端，进入 web 目录安装依赖并运行开发服务器。
```
cd web
npm install
npm run dev
```
7安装命令行工具

可选，全局安装 Aix-DB 官方 CLI，便于在终端中调用。
```
npm install -g @apconw/aix-db-cli
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`TZ`	否	容器时区设置	`Asia/Shanghai`
`SERVER_HOST`	否	后端服务监听地址	`0.0.0.0`
`SERVER_PORT`	否	后端服务监听端口	`8088`
`SERVER_WORKERS`	否	后端工作进程数量	`2`
`LLM_MAX_TOKENS`	否	大模型单次最大输出 token 数	`65536`
`VITE_ENABLE_PAGE_AGENT`	否	是否开启页面 Agent 功能	`true`

如何确认成功

容器启动后访问 http://localhost:18080 可打开前端页面，后端 API 对应映射端口 18088。

常见问题

Q：Docker 和 Compose 两种方式该选哪个？

A：README 推荐 Docker 部署，直接 docker run 官方镜像即可；需要改环境变量或本地留存数据时，用 Compose 方式更灵活。

Q：前端页面打不开怎么排查？

A：确认容器已运行且端口未被占用：默认前端映射 18080、后端 18088，如冲突请修改 -p 参数后重新启动。

Q：Windows 下运行 serv.py 报编码错误？

A：先执行 $env:PYTHONUTF8=1 再运行 python serv.py，可解决部分机器的字符兼容性问题。

Q：数据会不会随容器删除而丢失？

A：docker run 命令已把 pg_data、minio/data 与各类日志目录挂载到宿主机 ./volume，只要保留这些目录数据即可留存。

注意事项

docker run 方式使用了 ./-v 相对路径挂载，请在固定目录下执行以免数据分散。
Langfuse 相关变量默认留空并关闭追踪，如需接入请自行填写密钥与地址。
生产环境请修改默认端口与账号配置，不要直接暴露数据库端口 15432。

核心亮点

多智能体+MCP Skills 架构，能把复杂分析任务拆解调度，不是单轮问答
打通自然语言到 ECharts 可视化与洞察报告的端到端链路，减少手工拼 SQL 和图表
兼容 DeepSeek-R1、Qwen、Dify、LlamaIndex、Neo4j 等主流模型与生态，接入灵活

不足之处

项目处于成长阶段，文档完整度与社区案例仍在积累
多智能体与多模型依赖较重，部署和调试门槛对新手偏高

适用场景

业务人员用自然语言查询数据库并直接得到图表结论
数据分析师快速探索 Neo4j 图数据关系并生成洞察
团队在 Dify/LangChain 生态中嵌入自动数据分析能力

替代项目

WrenAI、DB-GPT

项目介绍

Aix-DB 是一个搜索知识领域的开源项目，官方简介：Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架，结合 MCP Skills 多智能体协作架构，实现自然语言到数据洞察的端到端转换。。项目使用 JavaScript 开发，在 GitHub 上获得 2244 星标。

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