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🐋 ByDC — 企业数据中枢

PyPI Python License

ByDC（Beyond Data Core）是一个企业数据中枢，为 AI 智能体提供低门槛的数据查询与数据操作能力。

企业数据通常存在数据关系复杂、技术形态多样等特点，不易于被智能体理解；ByDC 通过构建本体语义层，屏蔽底层数据的技术复杂性，让智能体更容易理解和操作数据，从而提升推理效率与准确性。

在部署上，ByDC 与现有生态兼容，无需迁移数据、无需重构业务、无需改造 IT 系统。

在使用上，ByDC 以自然语言为唯一入口：输入问题即可获得结构化数据结果，输入指令即可完成数据操作类 API 的调用。

Highlights

  • 业务本体语义层 — 通过业务对象 + 关系 + 规则构建公司级语义网络，解决数仓只汇总数据、AI 听不懂业务语义的问题；col_id_002 变成"客户编号"，大模型真正理解业务含义。
  • 零 ETL 联邦查询 — 通过数据虚拟化 + 跨源联邦计算，解决数据散在多个异构数据库、AI 无法跨源分析的问题；数据原地不动，无需搬运，实时跨源查询。
  • 异构数据融合（建设中） — 通过对非结构化文档进行结构化标签增强，建立文档与业务对象的双向关联，解决结构化查询与文档检索割裂、无法联合分析的问题。
  • 性能与准确率双保障 — 通过自建 DSL 规则引擎，简单任务优先走规则路径保证响应速度，复杂任务自动降级到 text2SQL 兜底，解决大模型数据查询普遍慢且不稳定的问题。
  • 操作安全人工确认（建设中） — 所有数据操作类 API 在执行前均弹出确认表单，由人工审核后方可执行，解决 AI 自动操作数据存在误操作风险的问题；查询自动执行，操作必须确认，边界清晰。

安装

方式1：使用安装包

# 环境要求：Python >= 3.12，uv >= 0.7
pip install by-datacloud

总包会直接打入以下源码模块：

  • datacloud-analysis
  • datacloud-data[all]
  • datacloud-knowledge

安装后可直接导入：

import by_datacloud
import datacloud_analysis
import datacloud_data_sdk
import datacloud_knowledge

方式2：使用源码

在ByDC仓库的根目录下执行以下命令

# 环境要求：Python >= 3.12，uv >= 0.7
uv sync

快速开始

demo数据初始化

示例使用 examples/chatbi_demo 目录，包含 CRM 演示数据和本体资源文件。

1. 配置环境变量

复制模板并填入实际值：

cd examples/chatbi_demo
cp .demo_env_example .demo_env

.demo_env 关键配置项：

# 术语数据库（OpenGauss / PostgreSQL）
DATACLOUD_DB_TYPE=opengauss        # opengauss 或 postgresql
DATACLOUD_DB_HOST=XX.XX.XX.XX
DATACLOUD_DB_PORT=5432
DATACLOUD_DB_DATABASE=postgres
DATACLOUD_DB_SCHEMA=demo_test      # 数据库 schema，同时用于 OWL 数据源文件
DATACLOUD_DB_USER=XX
DATACLOUD_DB_PASSWORD=XX

# LLM 配置
DEMO_API_KEY=sk-xxx
DEMO_MODEL=kimi-k2.6
DEMO_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1
DEMO_TEMPERATURE=0.6

# 本体资源路径（相对于 chatbi_demo 目录）
DEMO_RESOURCE_PATH=./resource

# SQL 执行器地址（本地直连时留空，走 API 代理时填写）
# DEMO_SQL_EXECUTE_URL=http://host:port/executeSql

2. 执行初始化脚本

cd examples/chatbi_demo
bash init.sh

脚本会自动完成：

  1. 读取 resource/object/*/ 下的 *_dbsource.owl.template，将占位符替换为 .demo_env 中的实际值，渲染结果写入同名 .owl 文件（模板文件保持不变，可重复执行）
  2. 在数据库中创建 schema（DATACLOUD_DB_SCHEMA）
  3. 执行 data/sql/01-crm_demo.sql — 建表并导入 CRM 演示数据（商机、客户、项目等）
  4. 执行 data/sql/02-term.sql — 导入本体术语数据（字段映射、别名、知识图谱）

注意： 脚本会自动跳过依赖 pgvector 扩展的向量索引和依赖外部函数的触发器，不影响核心功能。

3. 运行示例

bash start.sh                     # 正常查询流程（自动加载 .demo_env）

start.sh 会自动 source .demo_env 后启动脚本，无需手动导出环境变量。

应用示例

模块概览

用户自然语言
      │
      ▼
┌─────────────────────────────┐
│     datacloud-analysis      │  超级分析智能体：意图识别 → ReAct 推理 → 工具调用 → 响应
└──────────┬──────────────────┘
           │ 依赖
     ┌─────┴──────┐
     ▼            ▼
┌─────────┐  ┌──────────────────┐
│knowledge│  │   datacloud-data │  数据虚拟化：本体加载 → 查询计划 → 跨源执行 → 结果格式化
└─────────┘  └──────────────────┘
术语知识底座
模块 定位 核心能力
datacloud-analysis 分析智能体入口，面向 agent 提供数据查询与推理执行能力 意图识别、贪心参数抽取、渐进降级执行、澄清对话、会话持久化
datacloud-data 数据虚拟化层，面向本体语言提供跨数据源的统一数据访问 本体驱动、同源下沉查询、跨源联邦执行、虚拟动作生成、REST/MCP/GraphQL
datacloud-knowledge 知识服务底座，解决自然语言与系统标准术语之间的语义鸿沟 字段别名解析、术语检索、查询澄清、澄清回填、术语构建 CLI

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SHA256 ddaab85d5c51b58dccba7d79215b31341f88f2af14026aa412c200c60c4980e1
MD5 09bf3c77cb5f6aadafb681a4cc483498
BLAKE2b-256 45fcc4ab1783dacbd43c065987a4cc398d20eeff14559fba621a50add8bdc443

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The following attestation bundles were made for by_datacloud-0.1.41.dev1.tar.gz:

Publisher: publish-pypi.yml on beyonai/ByDC

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MD5 6dfcc9b6fc2d60183b1a68ea0141a401
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