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.github/workflows/python-publish.yml

@@ -25,16 +25,16 @@ jobs:
     - name: Set up Python
       uses: actions/setup-python@v3
       with:
-        python-version: '3.x'
+        python-version: '3.10.13'
     - name: Install dependencies
       run: |
         python -m pip install --upgrade pip
         pip install build
     - name: Build package
       run: python -m build
     - name: Publish package
-      if: startsWith(github.ref, 'refs/tags')
       uses: pypa/gh-action-pypi-publish@27b31702a0e7fc50959f5ad993c78deac1bdfc29
       with:
-        user: data-agent_api_token
+        if: startsWith(github.ref, 'refs/tags')
+        user: airda-token
         password: ${{ secrets.PYPI_API_TOKEN }}

README.md

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 ## 📖 介绍
-DataAgent是面向数据分析的多智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、理解数据、生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的SQL和Python代码。
+airda(Air Data Agent)是面向数据分析的多智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、理解数据、生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的SQL和Python代码。
 ### 特性：
 
-- **精准数据检索**：DataAgent具有强大的数据处理和搜索能力，可以从成百上千张表中精准找数，满足您在大数据环境下的数据查找需求。
-- **业务知识理解**：DataAgent不仅能处理数据，还深入理解数据指标、计算公式等业务知识，为您提供更深层次、更具业务价值的数据分析。
-- **多智能体协同工作**：DataAgent采用面向数据分析需求的多轮对话设计，多智能体可以协同工作，进行数据分析代码的self-debug，提升分析效率，降低错误率。
-- **数据可视化**：DataAgent可以将复杂的数据通过可视化的方式呈现，让数据分析结果更易于理解，帮助您更好地做出决策。
-### DataAgent工作流程：
-- **需求确认：** DataAgent与用户建立对话，理解用户的需求。在这一阶段，DataAgent会提出一系列问题，以便更准确地了解用户的需求。
-- **任务规划：** DataAgent会根据最终确认的需求内容为用户制定任务规划。这个规划包括一系列步骤，DataAgent会按照这些步骤来为用户提供服务。
-- **任务执行：** DataAgent将规划好的任务分配给不同的智能体，如数据查找智能体、SQL生成智能体、代码生成智能体、可视化分析智能体等。每个智能体负责其专业领域的任务执行，协同工作以确保任务的高效完成。
-- **应用生成：** DataAgent根据用户需求任务将结果数据转化为应用成果，如指标大屏展示、数据API服务和数据应用等，这些成果能够以可视化的形式展示关键数据指标，提供API接口供其他系统或服务调用，以及根据用户需求生成具体的应用程序。![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/197719/1710300903035-88553d9f-c683-4495-b48a-21ac46ec9c15.png#averageHue=%23f8f8f7&clientId=u2097a547-b42e-4&from=paste&height=433&id=zTI5J&originHeight=866&originWidth=1880&originalType=binary&ratio=2&rotation=0&showTitle=false&size=365231&status=done&style=none&taskId=ua5950672-3b82-42fc-b39f-bcffdb77ff4&title=&width=940)
-DataAgent的工作流程图
+- **精准数据检索**：airda具有强大的数据处理和搜索能力，可以从成百上千张表中精准找数，满足您在大数据环境下的数据查找需求。
+- **业务知识理解**：airda不仅能处理数据，还深入理解数据指标、计算公式等业务知识，为您提供更深层次、更具业务价值的数据分析。
+- **多智能体协同工作**：airda采用面向数据分析需求的多轮对话设计，多智能体可以协同工作，进行数据分析代码的self-debug，提升分析效率，降低错误率。
+- **数据可视化**：airda可以将复杂的数据通过可视化的方式呈现，让数据分析结果更易于理解，帮助您更好地做出决策。
+### airda工作流程：
+- **需求确认：** airda与用户建立对话，理解用户的需求。在这一阶段，airda会提出一系列问题，以便更准确地了解用户的需求。
+- **任务规划：** airda会根据最终确认的需求内容为用户制定任务规划。这个规划包括一系列步骤，airda会按照这些步骤来为用户提供服务。
+- **任务执行：** airda将规划好的任务分配给不同的智能体，如数据查找智能体、SQL生成智能体、代码生成智能体、可视化分析智能体等。每个智能体负责其专业领域的任务执行，协同工作以确保任务的高效完成。
+- **应用生成：** airda根据用户需求任务将结果数据转化为应用成果，如指标大屏展示、数据API服务和数据应用等，这些成果能够以可视化的形式展示关键数据指标，提供API接口供其他系统或服务调用，以及根据用户需求生成具体的应用程序。![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/197719/1710300903035-88553d9f-c683-4495-b48a-21ac46ec9c15.png#averageHue=%23f8f8f7&clientId=u2097a547-b42e-4&from=paste&height=433&id=zTI5J&originHeight=866&originWidth=1880&originalType=binary&ratio=2&rotation=0&showTitle=false&size=365231&status=done&style=none&taskId=ua5950672-3b82-42fc-b39f-bcffdb77ff4&title=&width=940)
+
 ### 完成进度：
 
 - [x] SQL生成
@@ -22,38 +22,38 @@ DataAgent的工作流程图
 - [ ] 任务规划
 
 ## ✨ 快速开始
-### DataAgent部署
-[https://www.yuque.com/biehuitou/dasgwp/gxii4gkkvudskf4k?singleDoc#](https://www.yuque.com/biehuitou/dasgwp/gxii4gkkvudskf4k?singleDoc#) 《DataAgent部署》
+### airda部署
+[https://www.yuque.com/biehuitou/dasgwp/gxii4gkkvudskf4k?singleDoc#](https://www.yuque.com/biehuitou/dasgwp/gxii4gkkvudskf4k?singleDoc#) 《airda部署》
 ### 模型部署
 [https://www.yuque.com/biehuitou/dasgwp/nhvzgnpyq7cmy590?singleDoc#](https://www.yuque.com/biehuitou/dasgwp/nhvzgnpyq7cmy590?singleDoc#) 《模型部署》
 ### 相关配置命令
 添加你的数据源
 ```
-data-agent datasource add
+airda datasource add
 ```
 训练数据源的schema
 ```
-data-agent datasource sync
+airda datasource sync
 ```
 启用要使用的数据源
 ```
-data-agent datasource enable
+airda datasource enable
 ```
 禁用要使用的数据源
 ```
-data-agent datasource disable
+airda datasource disable
 ```
 查询当前可用的数据源
 ```
-data-agent datasource ls
+airda datasource ls
 ```
 
 
 ## 👏 贡献
 我们欢迎各种贡献和建议，共同努力，使本项目更上一层楼！麻烦遵循以下步骤：
 
 - **步骤1：** 如果您想添加任何额外的功能、增强功能或在使用过程中遇到任何问题，请发布一个 [问题](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/issues) 。如果您能遵循 [问题模板](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/issues/1) 我们将不胜感激。问题将在那里被讨论和分配。
-- **步骤2：** 无论何时，当一个问题被分配后，您都可以按照 [PR模板](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/pulls) 创建一个 [拉取请求](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/pulls) 进行贡献。您也可以认领任何公开的问题。共同努力，我们可以使DataAgents变得更好！
+- **步骤2：** 无论何时，当一个问题被分配后，您都可以按照 [PR模板](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/pulls) 创建一个 [拉取请求](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/pulls) 进行贡献。您也可以认领任何公开的问题。共同努力，我们可以使airda变得更好！
 - **步骤3：** 在审查和讨论后，PR将被合并或迭代。感谢您的贡献！
 
 在您开始之前，我们强烈建议您花一点时间检查 [这里](https://github.com/hitsz-ids/SQLAgent/blob/developing/CONTRIBUTING.md) 再进行贡献。