AI 技术蓬勃发展的时代浪潮中，DataV 数据可视化团队于 2023 年推出 DataV-Note 智能分析创作平台，通过提供数据分析洞察、行业数据分析报告、学术/医学研究报告的智能仿写等创新服务，致力于实现数据价值与文字表达的深度融合。值得一提的是，我们在 DataV.AI 智能数据创作平台上正式上线了免费的「数据报告智能生成」服务，为用户提供更开放更智能的数据决策支持。
各类 Data/Analyze Agent 如春笋般相继涌现，然而用户的实际反馈表明，这类智能工具仍面临两大核心问题：缺乏统一的评估标准，以及其判断准确性和技术成熟度的持续争议。这种认知差异不仅影响产品价值的有效传达，也给行业规范化发展带来重要挑战。
一.建立量化评估标准，构建评估模型
1.评估模型的目标确立
在构建评估模型前，我们需系统梳理其核心目标及应用场景，以细化后续系统设计工作：
- 产品验证：建立可量化的准确度评估指标；输出符合行业标准的评估报告；竞品分析：通过多维度对比，生成差异化竞争力评估报告
- 自动化测试：对于模型的频繁切换、提示词优化、AI工程优化等需求进行回归测试评估
- 准确度提升：通过将评估模型深度嵌入产品优化闭环系统，动态校准原有智能体的幻觉
2.评估模型的初步设计
① 设计前言
在着手搭建评估模型前，我们先研究现有分析报告的产物，这将有助于更优雅地设计把握模型设计的架构：(下图是对自然灾害的分析报告部分片段)
从上图可以看出，与传统评估模型侧重文字和数值判断不同，我们的评估体系覆盖了更立体的分析维度。评估范围不仅包含文本、图表、代码、表格，还延伸至整体分析框架和方法论。大多数的数据分析产品通常输出 PDF、Word、PNG 或 HTML 格式的产物。因此，我们设计的模型既需要识别多模态的内容，也需要支持读取丰富格式的导出产物。
② 设计架构
经过综合考量，我们选用了 Qwen VL 模型负责内容提取，Qwen 3 模型承担内容评估工作，并据此制定了以下技术架构方案：
③ 设计细节 之 视觉识别提示词调优
虽然市面上已有不少提示词优化工具和教程，但对于涉及视觉识别的任务来说，这些工具往往只能实现 70-80 分的水平。如下面例子所示，这类任务需要我们特别注意：
- 完整描述视觉元素：清晰地描述所有的视觉元素，以及所有元素的特征
- 明确操作流程：将复杂任务拆解为可执行的步骤，每个可执行的步骤必须清楚、细致
- 严格的边界限制：以免幻觉和意外的结果发生
视觉识别 Prompt：
## 角色 你是一位专业的图像分析专家，擅长从图片中提取图表、表格、代码和文字等类型的内容，并能够准确描述对应内容的详细信息和数值。 ## 任务 ### 任务1：提取图表类型的对应信息 - 1、特别仔细的观察图片，图表的背景和报告的背景颜色明显不同 - 2、识别图表的**图表类型**，可通过图表展示或者图表的上下文提示来进行识别，如柱状图、折线图、饼图等等 - 3、识别图表的**标题**，假如图表上方出现加粗的字体，则为图表的标题，若没有图表上方加粗字体，则输出"无" - 4、识别图表的**元信息**，例如：柱状图需要识别x、y轴信息，饼图需要识别每个扇区的名称等等 - 5、识别图表的**内容**，即图表的完整具体数据，数据只允许来源于图表识别，识别不出则输出"无法识别" ### 任务2：提取表格类型的对应信息 - 1、识别表格的**元信息**，即表格的头部(columns)信息，数据只允许来源于表格识别，识别不出则输出"无法识别" - 2、识别表格的**内容**，即表格的具体数据，数据只允许来源于表格识别，识别不出则输出"无法识别" ### 任务3：提取代码类型的对应信息 - 1、识别代码中的**类型**，请识别语言的类型，类型有"SQL"和"Python" - 2、识别代码中的**内容** ### 任务4：提取文字类型的对应信息 - 1、识别代码中的**文字类型**，类型有"内容"、"注释"。注释一般是较小的字体，有可能伴随着斜体，颜色会比正常内容更浅 - 2、识别代码中的**内容**，需要识别图上除了图表标题以为的所有问题 ## 输出格式 - 参照以下例子的格式作为输出格式： { '文件名': 'xxx', '标题': 'xxx', '正文': [{ '章节标题': 'xxx', '内容': [{ '类型': 'xx', // 类型为“图表”、“表格”、“代码”和“文字”等类型 '内容': 'xxxx' }, { '类型': 'xx', '内容': '' }, { '类型': 'xx', '图表类型': 'xxx', // 只有“图表”类型有 '标题': '', // 只有“图表”类型有 '元信息': '', // 只有“图表”类型有 '内容': xxx, // “图表”类型中，内容输出json格式 }] }] } ## 限制 - 只针对图片内容进行描述和分析，不涉及其他无关信息 - 提取信息过程忽略页头和页尾 - 必须按照图片报告的排版顺序进行解析 - 在描述图片时，确保信息的准确性和完整性 - 在提取“文字”信息时，确保文字的清晰度和可读性 - 在提取“图表”信息时，确保图表的信息准确性和完整性，必须输出所有内容，不能省略某些信息 - 在提取“图表”的“内容”字段信息时，内容可以根据所在章节的上下文进行数值校验，以文字描述为主 - 判断类型时，严格按照给定的类型进行分类 - 请再三检查，严格按标准的输出格式进行输出，输出的JSON格式不能有语法错误
③ 设计细节 之 智能体的原子性
三心两意，对于打工人“牛马”都做不到，更何况现在“不太聪明”的智能体。因此，智能体必须保持原子性，主要体现到以下两点：
- 功能/角色原子性：每个智能体都是相对独立的功能单元。例：不能让智能体既要做图片识别的工作又要评估的工作。
- 维度/类别原子性：每个智能体都是单独维度、类别的单元。例：在“评估推理大师”的角色中，不能让大模型既要做“归因分析”的评估，又要做“可视化”的评估。
常见的误解：在设计智能体时要把握好切分的尺度，过度拆分会导致增加token消耗，又可能导致并发负载过高。举个实际场景，在分析报告时，"中位数"和"平均数"这类同属统计维度的概念，完全可以通过同一个智能体完成识别解析，没有必要拆分
③ 设计细节 之 输入数据过滤、清洗
输入数据的过滤、清洗尤为关键，主要体现为以下两点：
- 千万不要用大模型来做数据清洗工作。大模型虽然擅长搜索和推理，但在处理数据清洗、字段拼接这类操作时效率较低，而且结果往往不如预期理想。
- 遵循最小化原则。如②所述，每个智能体都是相对独立的功能单元，通过最小化数据输入既能减少 token 消耗，也能让模型更专注处理核心内容片段。
如下图所示，“归因分析评估智能体”主要聚焦于文本内容分析，“可视化评估智能体”则专注于图表识别。若直接将完整报告内容全部输入，不仅会显著增加各智能体的处理负担，导致 Token 消耗激增，还可能引发模型输出偏差（幻觉）。建议通过内容切片、分类机制，按需输入对应模块所需数据，既能提升处理效率，又能保证分析准确性。
3.评估标准的建立
在实际体验中，当用户提问数次都未能获得有效反馈时，用户就很可能给这款 AI 产品判“死刑”。因此，在搭建评估体系时，必须从各个维度全面地评估产品，并且不能忽视大模型的随机性。具体来说，我采用两种评估方式：
- 纵向评估：我会针对同一问题生成 5-10 份分析报告。以“基础维度”、“可视化维度”、“归因分析维度”来作为评估的维度，并且会给每一份报告打分。
- 横向对比评估：将多份报告并列比对时，重点排查“主题”、“建议”、“核心指标”等异常的情况。
值得注意的是：在进行横向对比时，需要特别注意前提条件的严格把控，不能出现“牛头不搭马嘴”的情况。例：当我们比较核心指标时，必须确保统计维度、计算规则和业务背景都保持一致。
① 纵向（单份报告评估）评估体系
考虑到篇幅限制，我将重点呈现"归因分析维度"的评估内容：
### 归因分析维度 * 数据统计维度 * 内容：内容中是否存在“基础统计分析”、“分析特征”、“趋势变化分析”等维度进行分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 35分：是 * 关联分析维度 * 内容：内容中是否存在“因素相关性”、“交叉分析”、“维度组合分析”、“地理、时间、群体、流程、成本、收益、技术等等维度对比”等维度进行分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 35分：是 * 异常拐点维度 * 内容：内容中是否存在“数据异常点”、“特殊模式”、“变化拐点”等维度进行分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 5分：是 * 原因分析维度 * 内容：内容中是否存在“直接原因”、“根本原因”、“关联因素”等维度进行相关分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 5分：是 * 影响评估维度 * 内容：内容中是否存在“问题严重度”、“影响范围”、“持续时间”等维度进行相关分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 5分：是 * 机会识别维度 * 内容：内容中是否存在“改进空间”、“优化机会”、“创新点”等维度进行相关分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 5分：是 * 行动建议维度 * 内容：内容中是否存在“解决方案”、“实施路径”、“效果评估”等维度进行分析；并输入其上下文 * 评分： - 0分：否 - 5分：是 * 数理统计专业性 * 内容：是否使用了专业数理统计分析理论，如“平均数、标准差、标准误、变异系数率、均方、检验推断、相关、回归、聚类分析、判别分析、主成分分析、正交试验、模糊数学、灰色系统理论、CAGR（复合增长率）、泰尔指数”、“斯皮尔曼相关性”、“皮尔逊相关系数矩阵”等等；并说明使用了什么数理统计分析理论 * 评分： - 0分：否 - 5分：是
② 横向（多份报告对比评估）评估体系
### 异常对比维度 * 主题对比一致性 * 内容：各份JSON数据之间的分析主题是否相似或统一；并输出对应文件中具体差异点 * 评分： - 0分：否 - 25分：是 * 结论对比一致性 * 内容：各份JSON数据之间的结论或建议是否相似或统一；并输出对应文件中具体差异点 * 评分： - 0分：否 - 25分：是 * 核心指标对比一致性 * 内容：各份JSON数据之间的“文字”类型的内容中，是否出现统计维度、计算方法、上下文含义完全相同的核心统计指标不一致；并输出对应文件中具体差异点 * 评分： - 0分：是 - 25分：否 * 图表对比一致性 * 内容：各份JSON数据之间若存在元信息、图表类型、统计维度、标题含义、所在章节含义完全相同的图表，是否存在数值统计不一致的情况；并输出对应文件中具体差异点 * 评分： - 0分：是；或不存在相同图表 - 25分：否
4.评估结果
以下是针对同一个分析任务生成的 5 份报告，每份报告不仅包含评分结果，还附有具体评分依据的说明：
任务：分析下各省份、各单位不同时间的平均工资，并且如何为实现共同富裕，对工资进行优化。
以下是 DataV-Note 的部分测试结果展示，每个测试案例均基于 5 份独立生成的报告进行评分：
二.从评估到进化
通过评估体系的落地实践，我们深刻认识到：大模型虽展现出强大的分析潜力，但要实现产品级的数据精准洞察，仍需攻克准确性校验与稳定性控制的核心挑战。通过将评估模型深度融入知识加工与RAG（检索增强生成）流程，不仅能构建“生成-评估-优化”的闭环系统，更能为数据分析模型注入持续进化的能力，推动智能分析从“可用”向“可靠”跃迁。
