什么是Data Agent
在开始话题讨论之前,先来了解一下什么是Data Agent?
简单理解就是:Data Agent=AI Agent+数据领域任务能力。
Data Agent是一个能自主理解、分析、处理和响应数据任务的AI智能体。但更准确地说,它具备一整套“数据任务执行链”的能力,能够从理解意图,到操作数据,再到输出结果,完成闭环。也就是说,这个Agent是一种能理解任务、做出决策、执行操作的自主系统,它不像传统程序那样“只做被动响应”,而是能主动感知、思考和行动。
支撑Data Agent的核心技术
在了解了Data Agent 之后,我们再来聊聊支撑 Data Agent的核心技术。从定义来看,Data Agent是从数据源到数据分析,再到数据报表的一整套完整流程的加工车间。那么我们就可以理解为支撑 Data Agent(数据智能体)的核心技术是一系列结合了数据处理、人工智能和自动化能力的先进技术。
Data Agent的最终处理结果是将数据按照需求分析并输出出来。那么第一步自然就是要获取数据。Data Agent 支持常见的数据库连接(MySQL、PostgreSQL、NoSQL)、API、文件(CSV/Excel)等数据源的统一接入(如Apache NiFi、Airbyte),并且借助现有计算引擎实现对接入数据的高效数据清洗与转换,支持自动检测异常值、缺失值,确保分析可靠性。
在获取了数据之后,Data Agent 支持通过自然语言进行交互,在接收到自然语言之后,Data Agent利用大模型解析用户自然语言查询,根据自然语言分析判断用户意图,自动选择算法、调参,降低机器学习门槛。从而让用户可以无需关注代码实现,而只需要关注自身也许需要即可。
最后通过用户需要的方式输出用户需要的数据分析结果并展示。同时支持多轮对话交互,从而保证生成的输出结果的质量。
Data+AI开发中的挑战与解决方案
在实际开发Data Agent类产品时,可能会遇到以下的情况:
对于用户来说,用户提问方式多样,无法强制规定用户自然语言的提问方式,那么这就可能导致自然语言查询的精准解析有难度,在这种情况下,就需要结合业务规则引擎,对模糊查询进行二次校验,或者是增强NLP 模型的泛化能力,以期待尽可能的准确理解用户需求。
在数据获取方面,当接入多源数据时,可能会遇到跨数据库JOIN操作效率低,实时分析延迟高的情况,那么这种时候就可以考虑使用Apache Arrow实现内存零拷贝数据传输 ,或者提前设定好预计算常用指标(如OLAP Cube),加速查询。
对瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品期待
对于瑶池数据库此次发布的Data Agent for Analytics,最关注的还是在深度集成大模型,自然语言分析能力方面。对于用户来说,其实用户并不关心具体的技术细节,而是比较关心是否能达到自己想要的效果。在数据源方面,期待Data Agent for Analytics支持多模态交互(如语音+图表),并允许用户上传PDF/PPT自动提取分析需求。同时也可以结合瑶池数据库的向量检索能力,实现“基于文档的知识增强分析”。
对于一些实时分析场景,希望内置实时OLAP引擎,支持秒级响应动态查询(如“当前库存预警”),同时期待提供流式机器学习(Streaming ML)能力,例如实时欺诈检测。
另外对于一些自然语言无法描述清楚的场景,希望可以通过 低代码+AI的灵活扩展 的方式来实现。用户通过Data Agent for Analytics 初步生成自己想要的内容后,期待Data Agent for Analytics 提供可视化编排界面,让业务人员自定义分析流程,同时允许开发者插入Python/UDF。同时可以支持AI Agent协作,例如自动调用Python脚本完成复杂预测。
最后
Data Agent正成为企业数据驱动的“智能助手”,其核心技术依赖NLP、AutoML、实时计算与知识增强的深度融合。瑶池数据库的Data Agent for Analytics若能在语言交互、实时分析、安全合规等方面领先,将为企业提供更高效的决策支持。