JimuChatBI 快速集成

本文面向管理员 / 开发者，讲解如何把 JimuChatBI 以独立 JAR 形式集成到 Spring Boot 项目。功能介绍与建模配置见 JimuChatBI 介绍与建模配置；业务用户问数取数见 问数对话使用。

JimuChatBI 是一个独立 JAR（Spring Boot starter），以自动装配方式嵌入宿主应用，支持 Spring Boot 2 / Spring Boot 3，集成像积木报表一样简单。集成后访问入口为 /chat2bi/index（上下文路径取决于宿主应用）。

1. 前置条件

模块复用积木报表的报表引擎与底层 AI 能力（相关依赖以 provided 引入），因此宿主应用需已集成积木报表（含 minidao、freemarker）。已有积木报表项目按下面几步追加即可。

2. 引入依赖

在宿主 pom.xml 增加依赖：

<dependency>
    <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId>
    <artifactId>jimubi-spring-boot-starter</artifactId>
    <!-- 版本号待正式发布后更新 -->
    <version>尚未发布</version>
</dependency>

JimuChatBI 独立 JAR 尚未正式发布，上方版本号为占位，待发布后请替换为实际版本（需与所用积木报表 / Spring Boot 版本匹配，Spring Boot 2 使用对应 boot2 构件）。模块通过 AutoConfiguration.imports 自动注册，无需手动配置组件扫描包。

3. 配置 minidao 扫描

在宿主 application.yml 的 minidao 扫描包中追加 org.jeecg.modules.chat2bi：

minidao:
  base-package:
    - org.jeecg.modules.jmreport
    - org.jeecg.modules.drag
    - org.jeecg.modules.chat2bi

4. 初始化数据库

执行模块内的建表脚本 docs/chat2bi.sql，创建问数相关表并写入「保险分析域」「系统用户分析域」两套示例数据。

5. 配置 AI 大模型

问数依赖大模型生成 SQL，在宿主 application.yml 配置（复用积木报表 AI 能力）：

jeecg:
  jmreport:
    ai:
      modelType: "openai"          # 模型类型
      apiKey: "sk-xxxxxxxx"        # API Key
      baseUrl: "https://api.openai.com"
      model: "gpt-4o"              # 模型名
      timeout: 60                  # 超时（秒）
      maxTokens: 2000              # 最大回复 token
      temperature: 0.3             # 温度（越低越稳定）

未配置 AI 时，提问会返回"AI 模型未配置，请先配置 jeecg.jmreport.ai"。

6. 启动并访问

启动宿主应用后，访问 /chat2bi/index（上下文路径取决于宿主应用）即可打开 JimuChatBI。集成完成后，接下来按 介绍与建模配置 完成数据源、AI 数据表、语义建模与助理的配置。