> 一文看懂即将开源的 JimuChatBI积木问数（Chat2BI）：是什么、解决什么问题、怎么用

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![JimuChatBI 对话式取数：一句自然语言，秒级拿到数据表格、可视化图表和可查看的 SQL](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/28730b9da4a48a0478ff11b01fb250ae.png)

#### 一、JimuChatBI 是什么

**JimuChatBI积木问数（Chat2BI）** 是积木报表推出的对话式智能数据分析产品，即将开源。

它的定位很简单——**让数据开口说话**：业务同学不用写 SQL、不懂建模，用自然语言提问，就能秒级完成取数、生成 SQL 和可视化图表。它是 JimuReport积木报表继 AI 报表、AI 大屏之后补上的又一块拼图，专门解决企业里"找数难、取数慢"的老问题。

简单说，你问一句"统计最近 6 个月各月销售额，用柱状图展示"，它就直接给你一张柱状图，外加明细表格和背后的 SQL。

![自然语言提问，秒级返回柱状图与明细表格](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/ee0ba8b7c84e6916a7dca6e8b71e4a78.png)

#### 二、它能解决什么问题

在没有 JimuChatBI 之前，企业取数通常是这样的：业务提需求 → 产品转工单 → 分析师写 SQL → 排期 → 出报表，一来一回两三天，改个维度又得重来一遍。

![传统取数链路又长又慢，业务侧只能排队等数据团队](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/9506a1bb24c27e0996913e1b8ff72b7b.png)

JimuChatBI 要解决的就是这条又长又慢的链路，核心价值落在三点：

- **人人可用**：业务同学用日常语言提问就能自助分析，找数时间从几小时缩短到几分钟，不用再排队等数据团队。
- **结果可信**：不是把数据库丢给大模型"黑盒直出"，而是基于企业统一的语义建模来查询，指标口径、业务术语事先定义好，每条结果都对得上、可追溯、看得懂 SQL。
- **生成可控**：底层用 Text2DSL 语义层，先把问题转成可理解、可干预的查询指令，再生成结果，命中了哪个主题、用了哪些维度和指标一目了然，避免大模型乱选表、算错数。

一句话：它让"问数据"这件事，既像聊天一样简单，又能保证算得准、对得上。

#### 三、核心能力一览

![JimuChatBI 核心能力：自然语言取数、可视化输出、语义建模、企业级权限](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/5f95ea15dbdaa0b1cbc280ef294aa6f6.png)

- **自然语言取数**：用大白话提问，自动出表格、图表和一句话结论，支持 9+ 种图表类型。
- **指标 / 维度即时调整**：看完一张图想换个角度，直接在对话里切维度、换图表，改完即时重算。
- **多形态输出**：表格 + 图表 + 可查看的 SQL，还能一键导出 Excel、存为报表或加入大屏。
- **语义建模可信底座**：表注册、字段识别、多表关联、查询主题、术语映射，把数据库翻译成 AI 听得懂的业务语言。
- **企业级权限**：管理员授权、公开/私有控制、行级/列级权限、敏感度分级，敏感数据按需开放。

#### 四、怎么用：三步上线

JimuChatBI 的使用流程收敛成清晰的三步，**3 步建模即可上线**。

**第一步：搭数据底座（语义建模）**

注册数据库表或 SQL 虚拟表，AI 自动识别主键、维度、指标，再配置多表关联、查询主题和业务术语。这一步是地基，决定了 AI 查得准不准。

数据域

![数据域：圈定 AI 能访问的表、关系与术语的受控语义边界](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/2de16f7a15215947f913105d4c3c8b7b.png)

查询主题

![查询主题：跨表挑选字段组合成分析主题，让 AI 聚焦在对的数据范围内](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/b7215aad4bd512bf97fb6eb49ad7557e.png)

比如一张销售订单表，`order_no` 是主键（订单号），`region`、`channel` 是维度（地区、渠道），`amount`、`qty` 是指标（销售额、销量，按 SUM 聚合）——这些"身份"标好，AI 才知道该怎么分组、对什么求和。

**第二步：创建 AI 助理**

四步向导即可完成：填基本信息（头像、名称、欢迎语）→ 绑定数据域 → 配置推荐问题、是否展示 SQL → 预览效果后一键发布上线。发布后，这个助理就能精准服务对应的业务团队。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/812c5e00e850744ac3421aef1825334e.png)



**第三步：对话即分析**

业务同学打开助理，用自然语言提问，秒级返回数据表格和可下钻图表，并可查看生成的 SQL、导出结果。这些都是真实可问的问题：

- "统计本年度各产品线的销售额，从高到低排列。"
- "各区域销售额对比"
- "本月销量 Top10 渠道"
- "近期客单价走势"

提问后系统会告诉你"已命中查询主题『销售分析』，维度产品线、指标销售额(SUM)，按降序返回"，然后给出表格 + 柱状图，旁边挂着"查看 SQL""导出 Excel""切换图表"。想换角度，接着问就行。

![创建 AI 助理向导：填信息、绑数据域、配推荐问题、预览发布，四步上线](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/32b477c601a39a23f75de026eaffbede.png)


#### 五、快速集成

JimuChatBI 是一个独立 JAR（Spring Boot starter），自动装配嵌入宿主应用，兼容 Spring Boot 2 / Spring Boot 3，集成像积木报表一样简单。**前提**：宿主应用已集成积木报表。

**1. 引入依赖**（宿主 `pom.xml`，自动注册，无需手动 ComponentScan）：

```xml
<dependency>
    <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId>
    <artifactId>jimuchatbi-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>尚未发布</version>
</dependency>
```

**2. 配置 DeepSeek 大模型**：问答要靠大模型生成 SQL，必须先配 AI。默认适配 DeepSeek，采用 OpenAI 接口。

```yaml
jeecg:
  jmreport:
    ai:
      # OpenAI 兼容 base 地址（必填）
      base-url: https://api.deepseek.com
      # API Key（必填，留空则 AI 不可用）
      api-key: sk-??
      # 模型名
      model: deepseek-v4-pro
      # 采样温度，可选
      temperature: 0
      # chat-completions 路径，可选，默认 /v1/chat/completions
      completions-path: /v1/chat/completions
      # 单次生成最大 token 数(传给大模型的 max_tokens)，DeepSeek 合法范围[1,393216]
      max-tokens: 4096
```


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#### 总结

**JimuChatBI（Chat2BI）** 用一句话就能讲清楚：让业务同学用聊天的方式查数据，而且查得准、对得上、看得懂。它靠 Text2DSL 语义层把生成过程做得可控，靠语义建模把结果做得可信，再用三步流程把上线门槛降到最低。

即将开源、免费可商用、独立 JAR 轻量集成——想先体验或了解更多

- 产品页： https://jimureport.com/chat2bi
- 体验地址：https://boot3.jeecg.com/chat2bi/index
- 官方文档： https://help.jimureport.com/chat2bi

一文看懂即将开源的 JimuChatBI积木问数（Chat2BI）：是什么、解决什么问题、怎么用

JimuChatBI — 首款免费开源的 Java 智能问数ChatBI平台，零成本接入，AI对话式智能分析

人工智能

数据库

后端

JimuChatBI积木问数（Chat2BI）是积木报表推出的开源对话式智能数据分析产品，让业务人员无需SQL或建模知识，直接用自然语言提问即可秒级完成数据查询和可视化图表生成。它基于企业统一的语义建模，确保结果准确、可信且可追溯，并支持多图表输出和权限控制。通过三步快速建模即可上线，旨在彻底解决企业“找数难、取数慢”的问题，实现真正的自助数据分析。

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