自然語言對話：便捷高效的數(shù)據(jù)訪問方式
通過知識庫、語義庫和提示詞工程等技術(shù)，增強(qiáng)問數(shù)智能體的理解能力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)查詢和分析，充分發(fā)揮大模型的推理和分析能力，實(shí)現(xiàn)從“精確問題”到“寬泛問題”的問答。
支持進(jìn)行單指標(biāo)、多指標(biāo)數(shù)據(jù)查詢?？焖佾@取某一關(guān)鍵指標(biāo)或同時分析多個相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。
支持差額、平均數(shù)、中位數(shù)、絕對值、排名、比率等常見計算類型，也能根據(jù)需求指定計算公式。
利用大模型學(xué)習(xí)的稽核規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常情況并進(jìn)行深入分析和總結(jié)。
文本類問答可按指定模板格式輸出，也能分章節(jié)形成簡報樣式輸出。
支持指定算法模型進(jìn)行預(yù)測分析，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)自動選擇最適合的算法模型精準(zhǔn)匹配。
趨勢分析、測算分析、對標(biāo)分析、占比分析等支持通過可視化分析圖表、表格呈現(xiàn)詳細(xì)的數(shù)據(jù)結(jié)果。
支持精準(zhǔn)查詢特定地區(qū)、類型的電價政策等文件，為政策解讀、合規(guī)執(zhí)行和決策提供支持。
支持大模型結(jié)合已有的業(yè)務(wù)知識生成報告并在線調(diào)整，也可以使用預(yù)制模板生成同類型報告。
通過知識庫、語義庫和提示詞工程等技術(shù)，增強(qiáng)問數(shù)智能體的理解能力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)查詢和分析，充分發(fā)揮大模型的推理和分析能力，實(shí)現(xiàn)從“精確問題”到“寬泛問題”的問答。
根據(jù)應(yīng)用場景和任務(wù)需求，將業(yè)務(wù)場景的任務(wù)細(xì)分為多個子任務(wù)，通過“小模型感知，大模型理解”、“大模型分發(fā)，小模型執(zhí)行”、“大小模型共同協(xié)作”等協(xié)同模式，實(shí)現(xiàn)能力遷移與資源動態(tài)分配，可在關(guān)鍵環(huán)節(jié)調(diào)用大模型保障意圖理解、實(shí)體識別等核心任務(wù)的準(zhǔn)確性，同時利用小模型處理高頻次、低復(fù)雜度的預(yù)測分析、實(shí)時數(shù)據(jù)預(yù)處理等子任務(wù)。
通過自然語言提問，觸發(fā)圖表分析相關(guān)能力。若問題中明確指定圖表類型，系統(tǒng)將嚴(yán)格按照用戶要求解析生成結(jié)論描述與可視化動態(tài)圖表；若用戶未作指定，系統(tǒng)會通過大語言模型深度理解提問意圖，結(jié)合業(yè)務(wù)場景自動匹配適配的圖表類型，再由數(shù)據(jù)查詢智能體解析數(shù)據(jù)、確定行列維度與度量，結(jié)合圖表渲染技術(shù)完成展示，降低理解門檻。
通過大語言模型（LLM），可以根據(jù)用戶的分析意圖，對數(shù)據(jù)查詢所獲取的數(shù)據(jù)，結(jié)合知識圖譜及大小模型協(xié)同技術(shù)，自動檢測異常，并進(jìn)行指標(biāo)歸因和維度歸因分析，自動挖掘有價值的信息和潛在規(guī)律，提供精準(zhǔn)決策支持，提升分析效率和準(zhǔn)確性。