一种基于智能体的数据智能分析系统及方法与流程

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本发明涉及数据分析，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：

1、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。

2、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。

技术实现思路

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

7、进一步，智能体模块还包括：数据处理单元和自我迭代单元。

8、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。

9、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。

10、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。

11、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。

12、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。

13、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。

14、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。

15、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。

16、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。

17、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：

18、获取数据源和分析目标；

19、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；

20、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；

21、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；

22、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。

23、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。

24、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。

25、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。

技术特征：

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；

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；

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：

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；

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：

技术总结
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。

技术研发人员：蒋江涛,马杰,金剑,邓小宁
受保护的技术使用者：北方健康医疗大数据科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15

网址：一种基于智能体的数据智能分析系统及方法与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1031132

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