代理分析是一种新兴数据分析范式，其借助人工智能代理（由大语言模型驱动的智能软件），不仅能响应业务问题，还可对复杂任务进行推理、从每次交互中学习并主动采取行动。这种转变将分析从被动、静态（甚至可说是停滞）推向主动、动态且持续运行的新形态。

在NL2SQL实战中，超半数错误源于表关联与字段映射!本文详解Schema Linking三大挑战，破解路径包括层次化召回、值级反查、知识图谱增强、编码治理等，并展示医疗场景智能问数实测。

领域知识图谱+LLM”双驱动框架不仅是一种技术路径，更是一种面向未来的智能知识管理范式，尤其适用于需高频引用标准、强调结果一致性的场景。

摒弃传统关键词搜索，用户可通过自然语言提问，系统基于知识图谱和大模型的理解能力，提供精准搜索结果，涵盖标准条款、技术参数、操作流程、适用范围、实施案例、培训材料等。金融行业：帮助银行、保险、证券等金融机构快速响应监管政策的变化，自动检测政策冲突，确保业务操作的合法性和规范性，降低风险。大模型：通过海量数据的训练，大模型能够理解复杂的政策文本，提供精准的语义分析和内容生成能力，帮助用户快速理解和应用

在保险行业数字化转型浪潮中，大模型技术正以强大的语义理解、数据分析和逻辑推理能力，全面渗透产品销售、核保核赔、监管合规等核心环节，为行业带来效率提升、成本降低和体验优化的多重变革。以下从具体应用场景出发，展现大模型在保险行业的全景价值。

大小模型协同架构，通过“分工协作、能力互补”的创新模式，正在重新定义智能查数的技术边界。这一架构深度融合大模型的语义泛化能力与小模型的专业深度，以“精准跃迁、高效协同、安全可信、成本可控”四大核心价值，为数据驱动型组织提供革命性解决方案。

智能故障诊断平台结合知识图谱、深度学习和大模型技术，通过实时故障诊断、根因分析、智能问答和知识库更新四大模块，为企业提供高效、精准的故障数据能力。系统能够实时分析设备现象，快速定位故障部件，推断故障根因，并通过自然语言交互提供直观的维修建议。

从0构建智能问数系统，是一项“技术牵引 + 业务协同”的系统工程。

代理分析是一种新兴数据分析范式，其借助人工智能代理（由大语言模型驱动的智能软件），不仅能响应业务问题，还可对复杂任务进行推理、从每次交互中学习并主动采取行动。这种转变将分析从被动、静态（甚至可说是停滞）推向主动、动态且持续运行的新形态。

领域知识图谱+LLM”双驱动框架不仅是一种技术路径，更是一种面向未来的智能知识管理范式，尤其适用于需高频引用标准、强调结果一致性的场景。