我要投稿

大模型驱动多Agent构建ChatBI数据分析系统

发布日期：2025-03-04 16:33:01 浏览次数： 2935

作者：极客开源

微信搜一搜，关注“极客开源”

最近看到了腾讯大数据团队发布论文《DataLab: A Unified Platform for LLM-Powered Business Intelligence》，提出基于大语言模型的多智能体协作框架，打造统一 BI 平台 DataLab。Meta AI 研究员评价其重新定义了数据工作流的协作方式，英伟达工程师更直言这是大模型落地企业级 BI 的最优解。

DataLab 为何备受关注？

传统 BI 工具（如Power BI、Tableau）依赖人工操作，涉及数据工程师、分析师、科学家等多角色协作，流程繁琐且易出错。而 DataLab 通过 LLM 驱动的多智能体系统，将 SQL 生成、数据清洗、可视化等任务自动化，用户只需用自然语言提问，即可在统一环境中完成端到端分析。

定位：AI时代的数据分析超级助手

DataLab 不仅是工具，更是连接 Python、SQL、PySpark 等多语言的智能分析平台。它让非技术用户能像对话一样操作数据，技术用户则能深度定制分析逻辑，真正实现“人人都是数据分析师”。

DataLab 在各种流行研究基准的 BI 任务上实现了最先进的性能。它还在企业特定 BI 任务中实现了高达 58.58% 的准确率提升和 61.65% 的 Token 成本降低。

传统BI痛点：协作低效，工具割裂

一个典型BI流程需经历数据准备、分析、可视化三阶段，涉及多角色切换：

数据工程师：写SQL/Python清洗数据；
数据分析师：用Tableau制作图表；
业务决策者：反复沟通需求……

问题直击：

1. 工具割裂：不同角色使用不同工具，信息传递易失真；

2. 知识断层：业务术语、字段含义需人工解释，效率低下；

3. 迭代成本高：分析结果需多次返工，沟通成本飙升。

腾讯DataLab的破局之道：用大模型多智能体框架统一BI全流程，将复杂任务拆解为“智能体协作网络”，用户只需提问，系统自动规划任务、调用工具、生成结果。

DataLab架构揭秘：多Agent如何“分工打配合”？

DataLab的架构设计围绕三大核心模块展开：

架构示意图：LLM Agent框架+多模态Notebook

1. 领域知识注入：让大模型“听懂业务黑话”

知识生成：基于数据表Schema、历史脚本、血缘关系，自动提取字段含义、业务逻辑；

知识组织：构建库-表-字段三级知识图谱，支持语义检索；

知识利用：用户提问→改写为清晰指令→翻译为BI专用DSL（领域特定语言）。

案例：用户问“展示腾讯BI今年收入”，系统自动关联字段prod_class4_name（产品类目）、shouldincome_after（税后收入）、ftime（时间），生成DSL指导后续分析。

2. 多智能体协作：任务拆解如“流水线”

工具调用Agent：执行SQL查询、Python代码、图表渲染；

角色扮演Agent：模拟数据工程师、分析师等角色，优化问题理解；

代理规划Agent：拆解复杂问题，分配任务并监控进度。

协作机制：

通信协议：智能体间传递结构化信息单元（含数据源、动作、时间戳等），避免自然语言歧义；

状态管理：用**有限状态机（FSM）**控制流程，确保任务有序推进。

3. 多模态Notebook：All-in-One分析界面

支持SQL、Python、Chart、Markdown四类Cell，技术与非技术用户无缝协作；

上下文管理：基于DAG动态追踪Cell依赖关系，仅推送相关上下文，Token成本降低61%。

实验结果：工业级场景下的性能碾压

DataLab 在学术基准和腾讯内部业务数据上全面验证：

关键突破：

领域知识加持：通过知识图谱+RAG，模糊查询准确率提升近40%；

多Agent协作：复杂任务成功率提高28%，耗时减少50%；

成本优化：自适应上下文管理，避免无效Token消耗。

挑战与创新：如何攻克企业级BI难题？

1. 脏数据处理：自动推断字段类型，填补缺失值

DataLab集成Pandas、PowerBI等工具链，支持：字段类型自动推断（如日期、金额）；缺失值填充（均值、插值）；异常值检测（基于统计或LLM规则）。

2. 动态知识适配：企业级数据表的“百科全书”

实时更新：每日处理2.6万张表、270万字段，单表知识生成仅45秒；自校准机制：LLM生成知识后自我评分，低质量结果自动重生成。

结语：BI的未来是“对话式分析”

DataLab 的诞生，标志着大模型从“技术玩具”迈向“生产力工具”的关键一步。其价值不仅在于效率提升，更在于降低数据分析门槛，让业务人员直接与数据对话。

正如论文作者所言：“未来的BI系统将像ChatGPT一样自然——你提问，它思考，并给出洞察。”而DataLab，正在让这一愿景照进现实。

腾讯内部透露：DataLab已初步应用于广告投放、用户增长等场景，分析效率提升超3倍。或许不久后，这款“ChatBI”工具将开放给更多企业，掀起新一轮数据生产力革命。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-01-30

企业 AI 应用的两个残酷真相

2026-01-29

免费｜超详细AI组织转型指南与案例（建议收藏）

2026-01-27

AI领先者的三大增长内核

2026-01-21

老登软件公司的AI路怎么走？

2026-01-20

蔚来推全员AI, 真能带来盈利吗？挑战在李斌说的组织心态

2026-01-19

零售行业AI+供应链：全链路智能化的未来已来

2026-01-16

一篇讲透 ChatSQL，建议收藏！

2026-01-16

忘掉 Rule of 40：在 AI Rollup 时代，我们要追求的是“Rule of 60”

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

告别传统数据架构！AI问数据准确度100%！高效落地AI-Native数据平台！！

2025-11-25

2026年ChatBI技术将走向何方：AI Agent与多模态交互如何重塑商业智能？

2025-11-18

万字长文|ChatBI核心技术架构全解析：从NL2SQL到自主智能的技术演进

2025-12-01

麦肯锡再发重磅报告：AI技能伙伴时代 03｜不重塑流程架构，都是“伪AI”

2025-12-05

月活11亿的Reddit ，怎么选向量数据库：Pgvector、Redis、Milvus、Qdrant

2025-11-20

基于多智能体的ChatBI在商业银行的应用研究

2025-11-27

知识开源的初衷｜企业该为ERP花多少钱

2025-11-29

数据规范性分析框架在对话式商业智能产品中的应用探索

2025-11-10

企业的AI项目，是不是在数字化转型的旁边，还是另起炉灶？

2025-11-13

智领新航海——基建为底，AI 为翼：中国企业AI转型与东南亚市场机遇

2025-12-16

大家都在问

老登软件公司的AI路怎么走？

2026-01-21

都知道 AI 会重构组织，但为什么迈不出第一步？以及第一步从哪开始？

2025-12-26

传统To B的「双输」困境，会被RaaS终结吗？

2025-12-21

2026年ChatBI技术将走向何方：AI Agent与多模态交互如何重塑商业智能？

2025-11-18

企业的AI项目，是不是在数字化转型的旁边，还是另起炉灶？

2025-11-13

NL2DSL2SQL是实现ChatBI的正确技术路线吗？

2025-09-02

Power BI vs Tableau：AI 时代谁才是正确的方向？

2025-08-16

从“写SQL”到“聊数据”：NL2SQL如何用自然语言解锁数据库？

2025-08-14

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean