企业业务数据分析查询Agent技术报告
此系统为星汉网络开发的的基于企业业务数据查询智能体，基于华为云DeepSeek R1大语言模型构建了"意图理解-数据查询-结论生成"三阶处理架构。系统通过自然语言交互实现企业日报数据分析，支持跨表关联查询、动态时间参数注入、数据可视化呈现等核心功能，用户体验良好，查询、总结能力强，用户意图理解深入。
二、架构设计
系统采用分层处理流水线设计（如图1），主要包含三个处理层：
1. 意图解析层：通过大模型实现自然语言到结构化查询的精准转换。DeepSeek R1模型依据预置的数据库schema知识库，动态生成符合业务逻辑的SQL语句，内置安全机制限制查询，确保不被恶意prompt攻击。
2. 数据服务层：构建轻量级查询网关，支持动态SQL验证与执行。对接企业数据中台数据库，实现跨系统的数据查询，确保日报数据与员工、项目信息的实时关联。
3. 智能决策层：采用双阶段推理机制：首阶段生成可解释的查询方案，次阶段进行数据洞察分析。系统自动过滤技术细节，将数据库字段映射为业务术语，支持Markdown表格输出。
示意图如下：
三、核心模块
1. 时间注入
通过Python代码节点动态获取东八区时间，将{{#time#}}变量注入提示词体系。该设计使生成的SQL天然具备时间敏感性，可正确处理"本月"、"上周"等相对时间表述。
2. 查询生成器
基于DeepSeek R1的强大理解能力和代码生成能力，系统提示词中固化三层约束：
● 语法规范：强制输出<sql>包裹的单行语句，方便后续查询抽取SQL
● 性能约束：内置行数限制与连表查询优化
● 语义保障：通过字段释义词典消除歧义，增强生成正确性
3. 数据网关
采用Python实现的适配器模式，主要功能包括：
● 正则过滤模型输出中的非SQL内容
● 异常字符转义处理
● 查询结果JSON序列化
● 流量控制与错误重试
4. 决策引擎
建立分级推理机制：
● 原始数据清洗：自动剔除空值记录
● 维度聚合：按员工/项目/时间自动聚类
● 可视化增强：智能选择表格/文本呈现方式
四、数据处理流程
典型请求处理包含六个阶段：
1. 时间参数注入
2. 意图语义解析
3. SQL语法修正
4. 跨系统数据获取
5. 业务语义重建
6. 自然语言呈现
系统通过内存通道实现节点间数据传递，全程无持久化存储，符合企业数据安全规范。在华为云原生算力支持下，端到端响应迅速，用户体验良好。
五、效果展示
图中隐私信息已经过脱敏处理。
六、技术选型
系统基于Dify平台构建，核心组件包括：
● 计算引擎：华为云深度学习服务ModelArts
● 基础模型：DeepSeek R1-250120推理模型
● 数据服务：MySQL数据库
● 部署架构：Docker容器化集群
本系统已在企业内部运行2个月，累计处理查询万余次。后续计划增加智能预警、趋势预测等增强功能，持续提升企业数字化管理水平。
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