DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型,数据开发与分析效率再升级!

本文涉及的产品
大数据开发治理平台DataWorks,资源组抵扣包 750CU*H
简介: 阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型,支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型,以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能,大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型,具备混合专家(MoE)和稠密(Dense)架构,适应多种应用场景,并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前,用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。

刚刚,阿里云一站式智能大数据开发治理平台DataWorks正式接入Qwen3模型,可支持235B最大尺寸。用户通过DataWorks Copilot智能助手即可调用该模型,通过自然语言交互完成多种代码操作,实现数据开发、数据分析的快速实现。


Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型,包含一系列混合专家(MoE)和稠密(Dense)模型。参数量覆盖从0.6B到235B不等,适应不同的应用场景需求。独特支持允许模型根据任务需求自由切换“思考”与“非思考”模式,从而优化推理的效率和效果。并且全面支持MCP(模型上下文协议),增强了Agent处理复杂任务的能力。


产品界面修图.png


DataWorks Copilot:智能助手


DataWorks作为阿里云一站式智能数据开发治理平台,内置阿里巴巴16年大数据建设方法论,深度适配数十种常用大数据引擎和AI计算服务,为数据湖、数据仓库、湖仓一体、Data+AI解决方案提供全链路智能化的数据集成、大数据AI一体化开发、数据分析与主动式数据资产治理服务,助力全生命周期的数据管理。


DataWorks Copilot作为平台的智能助手,可以协助用户完成数据开发、数据分析任务。在使用中DataWorks Copilot能够根据上下文快速理解业务需求。用户通过自然语言即可高质量完成多种代码相关操作,包括SQL/Python代码的生成、续写、改写、优化、解释及代码纠错、测试用例生成等功能。同时此次Qwen3的接入,借助其优越的模型能力和性能,DataWorks Copilot将帮助开发者和企业用户通过自然语言更加高效完地成多种代码相关操作及DataWorks产品操作。



立即体验


目前,用户使用DataWorks Data Studio 新版本即可体验DataWorks Copilot智能助手。


#简单3步,开启体验


1、打开DataWorks控制台,在左侧导航栏选择数据开发与运维 > 数据开发,然后选择目标工作空间,单击进入Data Studio

2、用户可以在数据开发Data Studio页面右上角单击 图标,快速进入Copilot对话窗口进行对话。您还可以在代码编辑过程中,通过代码编辑器右键菜单快速调用 Copilot 进行辅助编码。

3、在Copilot对话窗口中,默认采用DataWorks默认模型,您可通过对话框底部切换按钮,切换至通义千问系列模型完成相关Copilot产品操作。


功能演示

以查看2024年五一劳动节期间杭州市酒店入住率情况,寻找入住率最高的五个区,再预测2025年五一劳动节期间杭州酒店入住情况需求为例,演示如何使用 DataWorks Copilot 借助 Qwen3 大模型进行代码生成和查询。

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更多详细信息请参考DataWorks Copilot使用指南

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基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
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DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 产品官网 https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide 大数据&AI体验馆 https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/ 帮助文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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