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谢苑珍-LLM和Agent助力下的数据分析智能化转型研究与实践-分享版.pdf

上传人: c** 编号:464912 2025-01-12 57页 17.79MB

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本文主要探讨了腾讯PCG OlaChat团队在智能数据分析平台OlaChat的研发中,如何借助大语言模型(LLM)和Agent技术实现数据分析的智能化转型。OlaChat平台集成了拟人思维Agent,提供丰富的工具能力,并采用分层架构体系,实现高集成、易扩展。关键能力包括意图识别、对话系统、文本转SQL、智能绘图等。研究还提出了DEA-SQL方法,通过工作流范式分解任务,提升LLM在文本转SQL任务中的性能。实验结果显示,DEA-SQL在执行准确性和稳定性方面优于传统基线,同时,模型参数如少样本数量和信息过滤层数对方法效果有显著影响。总体而言,OlaChat平台及其Agent技术为智能数据分析带来了全新可能,大幅降低了数据分析的技术门槛。
"LLM+Agent如何提升数据分析智能化?" "OlaChat平台如何实现数据取数与洞察智能化?" "如何设计符合数据分析领域的Agent/工作流?"
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