CN116975042A - 一种基于智能体的数据智能分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出的一种基于智能体的数据智能分析系统及方法，属于数据分析技术领域。系统包括：智能体模块，内封装有大预言模型，用于获取数据源和分析目标，根据数据源生成分析结果，并根据分析目标进行模型的自我学习和迭代。工具集模块，内设有数据挖掘工具、数据建模工具、数据分析工具、可视化工具、检索引擎和知识库，用于帮助智能体模块进行数据分析。用户接口模块，用于接收用户的分析目标，获取智能体模块生成的分析结果并反馈给用户。数据源模块，用于获取待分析的数据源，并将数据源发送至智能体模块和工具集模块。本系统能够自动进行思考、任务拆解、分析，并根据用户需求和分析结果进行自我迭代，有效提高了数据分析的效率和准确性。

Description

一种基于智能体的数据智能分析系统及方法

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，更具体的说是涉及一种基于智能体的数据智能分析系统及方法。

背景技术

随着大数据和人工智能的发展，数据分析的需求越来越大。然而，传统的数据分析方法主要依赖于人工操作，且缺乏自动化和智能化的分析流程。例如，数据科学家需要手动提取特征，建立模型，然后对结果进行解释。这个过程需要大量的人力和时间，且结果的质量很大程度上取决于数据科学家的专业技能和经验。最近，一些研究者开始尝试使用机器学习和人工智能技术来自动化数据分析的过程。例如，AutoML（自动机器学习）系统可以自动选择最适合的特征和模型，然后自动优化模型的参数。然而，这些系统主要关注的是如何自动化机器学习的流程，而不是如何根据用户的需求进行智能分析。

可见，现有的自动化数据分析方法主要存在以下问题：一是对数据分析的流程缺乏自动化和智能化，需要人工不断地进行任务拆解和计划；二是缺乏对用户需求的深度理解和满足，无法根据用户需求自动进行思考和分析。

发明内容

针对以上问题，本发明的目的在于提供一种基于智能体的数据智能分析系统及方法，能够自动进行思考、任务拆解、分析，并根据用户需求和分析结果进行自我迭代，有效提高了数据分析的效率和准确性。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：一种基于智能体的数据智能分析系统，包括：智能体模块、工具集模块、用户接口模块和数据源模块。

智能体模块内封装有大预言模型，用于获取数据源和分析目标，根据数据源生成分析结果，并根据分析目标进行模型的自我学习和迭代。

工具集模块内设有数据挖掘工具、数据建模工具、数据分析工具、可视化工具、检索引擎和知识库，用于帮助智能体模块进行数据分析。

用户接口模块，用于接收用户的分析目标，获取智能体模块生成的分析结果并反馈给用户。

数据源模块，用于获取待分析的数据源，并将数据源发送至智能体模块和工具集模块。

进一步，智能体模块还包括：数据处理单元和自我迭代单元。

数据处理单元，用于接收来自数据源模块的数据源，对数据源进行预处理操作，将预处理后的数据源进行向量表示，生成数据编码。

大预言模型，用于读取数据编码，根据数据编码和预训练的知识进行数据分析，同时学习数据源中的模式、关联性和趋势，并根据分析目标生成相应的分析结果。

自我迭代单元，用于收集用户的反馈信息，使用收集到的用户反馈信息更新大预言模型。

进一步，预处理操作包括：数据清洗操作、特征提取操作和数据转换操作。

进一步，分析结果包括预测值、分类标签、聚类结果和相关性指标。

进一步，数据挖掘工具，用于配合智能体模块根据分析目标从数据源中提取出相应的目标信息；数据建模工具，用于配合智能体模块建立预测模型；数据分析工具，用于配合智能体模块根据数据源和分析目标进行数据分析；可视化工具，用于将分析结果以图形的形式展示给用于。

进一步，数据源包括：结构化数据源、非结构化数据源、日志数据源、外部API数据源和第三方数据源。

进一步，结构化数据源包括关系型数据库、表格数据和数据仓库；非结构化数据源包括文本数据、图像数据、音频数据和视频数据；日志数据源包括系统日志、网络日志和传感器数据；外部API数据源包括天气数据、股票数据和地理位置数据；第三方数据源包括公共数据集和开放数据集。

进一步，用户的分析目标包括：预测目标、分类目标、聚类目标、关联目标和可视化目标。

相应的，本发明还公开了一种基于智能体的数据智能分析方法，包括：

获取数据源和分析目标；

通过智能体模块根据分析目标确定分析任务，并进行分析任务的拆解；

根据拆解后的任务生成调用指令，以调用工具集模块中的相应工具；

根据数据源和分析目标智能体模块和工具集模块进行数据的处理和分析，生成分析结果，并进行可视化展示；

获取用户的反馈信息，根据反馈信息结合分析目标验证分析结果，并进行大预言模型的自我学习和迭代。

对比现有技术，本发明有益效果在于：本发明公开了一种基于智能体的数据智能分析系统及方法，能够根据用户需求自动进行思考、任务拆解和分析，且能根据分析结果进行自我迭代，提高了数据分析的效率和准确性，实现了数据分析的自动化和智能化。

本发明将大预言模型封装成智能体模块，作为智能分析的大脑，智能体模块可以根据用户提供的分析目标，自动进行思考，然后进行任务拆解和计划，然后根据需要调用相应的工具集进行验证思路，根据相应的结果进行进一步思考是否已经获得相应的用户的分析目标，如果没有则需要根据用户目标以及上轮分析结果重新进行思考、任务拆解、分析，直到满足用户的需求。

由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明具体实施方式的系统结构图。

图2是本发明具体实施方式的方法流程图。

图中，1、智能体模块；2、工具集模块；3、用户接口模块；4、数据源模块；11、大预言模型；12、数据处理单元；13、自我迭代单元；21、数据挖掘工具；22、数据建模工具；23、数据分析工具；24、可视化工具；25、检索引擎；26、知识库。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

如图1所示，本实施例提供了一种基于智能体的数据智能分析系统，包括：智能体模块1、工具集模块2、用户接口模块3和数据源模块4。

智能体模块1内封装有大预言模型11、数据处理单元12和自我迭代单元13，用于获取数据源和分析目标，根据数据源生成分析结果，并根据分析目标进行模型的自我学习和迭代。

数据处理单元12具体用于：接收来自数据源模块的数据源，数据源可以是结构化数据（如表格数据、关系型数据库）或非结构化数据（如文本）。然后，对数据源进行预处理操作，包括数据清洗、特征提取、数据转换等操作，以使数据适合进行后续的分析。最后，将预处理后的数据源进行向量表示，生成大预言模型11可接收数据编码。

大预言模型11具体用于：根据数据编码和预训练的知识进行数据分析，同时学习数据源中的模式、关联性和趋势，并根据分析目标生成相应的分析结果。根据具体的分析目标，分析结果可以是预测值、分类标签、聚类结果、相关性指标等，以满足用户的需求。

大预言模型11是一个强大的深度学习模型，可以根据输入的数据进行预测、分类、聚类等任务，还可以学习数据中的模式、关联性和趋势，并生成相应的分析结果。

自我迭代单元13具体用于：根据分析结果，以收集用户的反馈信息，例如用户对分析结果的评价、修正或验证；使用收集到的用户反馈信息来更新大预言模型11，以提高分析的准确性和可靠性，更新可以包括模型参数的微调、知识图谱的扩充等；通过不断收集用户反馈并更新模型，使大预言模型11可以逐步提升自身的分析能力和效果，以更好地满足用户的需求。

可见，智能体模块1是本系统的核心，它封装了一个大预言模型11，该模型可以根据用户提供的分析目标进行自我学习和调整。例如，如果用户的分析目标是预测疾病的发展趋势或者患者的康复可能性，那么智能体会自动学习和理解相关的医学知识，包括疾病的病理机制、治疗方案、历史病例等，然后根据这些知识进行预测。此外，智能体模块1还可以根据分析结果进行自我迭代，以提高分析的准确性。

工具集模块2内设有数据挖掘工具21、数据建模工具22、数据分析工具23、可视化工具24、检索引擎25和知识库26，这些工具可以帮助智能体进行数据分析。

作为示例的，数据挖掘工具21可以帮助智能体模块1从大量的数据中提取有用的信息；数据建模工具22可以帮助智能体模块1建立预测模型；数据分析工具23可以帮助智能体模块分析数据，找出其中的规律和趋势；可视化工具24可以帮助智能体模块将分析结果以图形的形式展示给用户，使用户更容易理解分析结果。

用户接口模块3，用于接收用户的分析目标，获取智能体模块1生成的分析结果并反馈给用户。

作为示例的，用户接口模块3具体用于：接收用户的分析目标，并将分析结果反馈给用户。用户可以通过用户接口模块3向智能体模块1提供分析目标，例如，用户可以告诉智能体模块1他们想预测未来的股票价格。然后，智能体模块1会根据这个目标进行分析，并将分析结果通过用户接口模块3反馈给用户。

需要特别说明的是，分析目标是用户想要通过系统进行分析和预测的具体目标。具体的分析目标可以根据系统的应用领域和用户需求而定，以下是一些示例：

1. 预测目标：用户希望通过系统预测某个事件或指标的未来趋势，如股票价格预测、销售量预测、疾病发展趋势预测等。

2. 分类目标：用户需要对数据进行分类，如文本分类、图像分类、用户行为分类等。

3. 聚类目标：用户希望将数据进行聚类分析，发现数据中的群组或模式，如用户分群、市场细分、异常检测等。

4. 关联目标：用户关注数据之间的关联性和相关性，如关联规则挖掘、网络分析、推荐系统等。

5. 可视化目标：用户希望通过系统将数据以图形化形式展示，如数据可视化、仪表盘展示等。

其中，对于预测目标，数据可以包括历史数据、特征数据、外部数据等。对于分类和聚类目标，数据可以是文本、图像、数值等类型的数据。对于关联目标，数据可以是图数据、关系数据等。

相应的，分析结果可以是预测值、分类标签、聚类结果、关联规则等，具体取决于分析目标和所使用的算法和模型。根据具体的应用需求，用户接口模块3可以接收用户提供的分析目标，并将相应的分析结果反馈给用户，以满足用户的需求。

数据源模块4，用于获取待分析的数据源，并将数据源发送至智能体模块和工具集模块。

具体来说，数据源模块4负责提供数据源，供智能体模块1和工具集模块2使用。数据源可以是各种类型的数据，智能体和工具集可以从数据源模块中获取数据，然后进行分析。

作为示例的，数据源可以包括多种类型和种类的数据，具体取决于系统的应用领域和需求。以下是一些常见的数据源类型：

1. 结构化数据源：包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、表格数据（如CSV文件、Excel文件）、数据仓库等。

2. 非结构化数据源：包括文本数据（如新闻文章、社交媒体帖子）、图像数据、音频数据、视频数据等。

3. 日志数据源：包括系统日志、网络日志、传感器数据等，用于监控和分析系统运行状态、异常检测等。

4. 外部API数据源：可以通过调用外部API获取数据，如天气数据、股票数据、地理位置数据等。

5. 第三方数据源：可以使用第三方数据提供商的数据集，如公共数据集、开放数据集等。

实施例二：

基于实施例一，如图2所示，本发明还公开了一种基于智能体的数据智能分析方法，包括如下步骤：

S1：获取数据源和分析目标。

S2：通过智能体模块根据分析目标确定分析任务，并进行分析任务的拆解。

S3：根据拆解后的任务生成调用指令，以调用工具集模块中的相应工具。

S4：根据数据源和分析目标智能体模块和工具集模块进行数据的处理和分析，生成分析结果，并进行可视化展示。

S5：获取用户的反馈信息，根据反馈信息结合分析目标验证分析结果，并进行大预言模型的自我学习和迭代。

由此可见，本发明能够根据用户需求自动进行思考、任务拆解和分析，且能根据分析结果进行自我迭代，提高了数据分析的效率和准确性，实现了数据分析的自动化和智能化。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。

同理，在本发明各个实施例中的各处理单元可以集成在一个功能模块中，也可以是各个处理单元物理存在，也可以两个或两个以上处理单元集成在一个功能模块中。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的基于智能体的数据智能分析系统及方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于，包括：智能体模块、工具集模块、用户接口模块和数据源模块；

智能体模块内封装有大预言模型，用于获取数据源和分析目标，根据数据源生成分析结果，并根据分析目标进行模型的自我学习和迭代；

工具集模块内设有数据挖掘工具、数据建模工具、数据分析工具、可视化工具、检索引擎和知识库，用于帮助智能体模块进行数据分析；

用户接口模块，用于接收用户的分析目标，获取智能体模块生成的分析结果并反馈给用户；

数据源模块，用于获取待分析的数据源，并将数据源发送至智能体模块和工具集模块。

2.根据权利要求1所述的基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于，智能体模块还包括：数据处理单元和自我迭代单元；

数据处理单元，用于接收来自数据源模块的数据源，对数据源进行预处理操作，将预处理后的数据源进行向量表示，生成数据编码；

大预言模型，用于读取数据编码，根据数据编码和预训练的知识进行数据分析，同时学习数据源中的模式、关联性和趋势，并根据分析目标生成相应的分析结果；

自我迭代单元，用于收集用户的反馈信息，使用收集到的用户反馈信息更新大预言模型。

3.根据权利要求2所述的基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于，所述预处理操作包括：数据清洗操作、特征提取操作和数据转换操作。

4.根据权利要求2所述的基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于，所述分析结果包括预测值、分类标签、聚类结果和相关性指标。

5.根据权利要求1所述的基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于：

数据挖掘工具，用于配合智能体模块根据分析目标从数据源中提取出相应的目标信息；

数据建模工具，用于配合智能体模块建立预测模型；

数据分析工具，用于配合智能体模块根据数据源和分析目标进行数据分析；

可视化工具，用于将分析结果以图形的形式展示给用于。

6.根据权利要求1所述的基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于，所述数据源包括：结构化数据源、非结构化数据源、日志数据源、外部API数据源和第三方数据源；

结构化数据源包括：关系型数据库、表格数据和数据仓库；

非结构化数据源包括：文本数据、图像数据、音频数据和视频数据；

日志数据源包括：系统日志、网络日志和传感器数据；

外部API数据源包括：天气数据、股票数据和地理位置数据；

第三方数据源包括：公共数据集和开放数据集。

7.根据权利要求1所述的基于智能体的数据智能分析系统，其特征在于，所述用户的分析目标包括：预测目标、分类目标、聚类目标、关联目标和可视化目标。

8.一种基于智能体的数据智能分析方法，其特征在于，包括：

获取数据源和分析目标；

通过智能体模块根据分析目标确定分析任务，并进行分析任务的拆解；

根据拆解后的任务生成调用指令，以调用工具集模块中的相应工具；

根据数据源和分析目标智能体模块和工具集模块进行数据的处理和分析，生成分析结果，并进行可视化展示；

获取用户的反馈信息，根据反馈信息结合分析目标验证分析结果，并进行大预言模型的自我学习和迭代。