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如何使用 LLM规范电子表格并实现数据有效性检测及纠正
一 如何使用 LLM实现电子表格规范化请观察以下电子表格：从“为什么”开始让我们看一下这个Excel电子表格，其中包含电影奖项的信息。这是一个典型的、常见的电子表格，每个人都可能在日常工作中使用它。但它有什么问题呢？要回答这个问题，我们首先要回顾一下使用数据的最终目标：获得洞察力，指导我们在个人或商业生活中的决策。这个过程至少需要两个关键要素：可靠的数据：干净的数据，没有问题、不一致、重复、缺失值…- 0
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「AI无能」正在拖垮企业
当AI浪潮掀起千层巨浪，于企业而言，向AI转型已经从求增长变成生存的根本。据Gartner预测，到2028年，33%的企业软件将整合自主型AI，30%的《财富》500强企业将通过单一的、支持多模态交互的AI渠道彻底重构其服务运营，超过70%的客户服务互动将通过第三方AI助手发起并解决，这意味着企业与客户之间的交互界面正在被AI重新定义。麦肯锡则警告：缺乏AI能力的企业将在效率与创新上遭遇前所未有的…- 0
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开口即图！我用Dify+数据库+Echarts搭建了一个能“听懂”人话的数据可视化助手！（含自然语言转SQL）
你是否曾幻想过，面对复杂的数据，不再需要手动编写繁琐的SQL，不再需要费力选择图表类型，只需像和助手对话一样，轻松说出你的数据分析需求，精美的图表便能自动呈现在眼前？使用效果如下：上一篇文章，我们探讨了dify中数据库及Echarts图表的基础用法，但当时的SQL语句是预设的，灵活性稍显不足。也有很多人评论想知道如何使用自然语言生成sql然后自动生成Echarts图表的方式。这次满足大家的需求，我…- 0
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Dify工作流实践：text2Sql与图表生成
工作中经常会有对结果表数据进行分析并生成报告和图表的需求，就想着尝试使用dify自动完成这项任务。总体想法是通过配置Dify工作流，以自然语言文字输入将需求转化为SQL语句，进而调用外部工具或插件查询数据库以获取返回结果，并借助大模型能力生成报告和图表。经过实践，该方法具有一定的可行性，但输出结果的稳定性还需要进一步调优，这里对实践过程做个记录 (以下过程基于Dify1.2.0版本)。测试表整理&…- 0
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浅述AI在产品生命周期管理系统（PLM）中的应用
本文旨在深入探讨生成式AI中一项核心关键技术——自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）如何为PLM系统提供创新解决方案，以应对并潜在克服当前系统存在的两大主要弊端。1 引言众所周知，PLM软件主要用于帮助企业有效地管理产品从概念、设计、制造、销售到最终消亡的整个生命周期。它们集成了各个阶段的数据和流程，通过应用软件为手段，支持产品信息在全企业和产品全生命周期…- 0
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阿里巴巴 MCP 分布式落地实践：快速转换 HSF 到 MCP server
本文产生自阿里巴巴内部 MCP 实践经验，实现了应用不做代码改动，通过 Higress AI 网关实现 MCP 协议卸载，快速将内部的 HSF 服务转换为 MCP Server ，将现有微服务接入 MCP 生态。在业务和技术同时不踏空的前提下，保留对 AI 原生应用基础设施的选择权。HSF 是阿里巴巴内部以 Apache Dubbo 为内核的 RPC 框架，提供了支持超大规模高性能的 RPC 协议…- 0
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如何使用DeepSeek做数据分析？
摘要：在数据爆炸的时代，传统数据分析依赖人工处理，效率低下、误差率高，成为众多从业者的 “心头痛”。DeepSeek 作为数据分析的 “瑞士军刀”，凭借智能算法与自动化流程，颠覆了传统模式，让数据处理从 “耗时耗力” 变为 “轻松高效”，尤其适合企业、教育、金融等多领域用户快速挖掘数据价值。DeepSeek 数据分析核心功能解析实操指南01—DeepSeek 数据分析核心功能解析一、数据准备：快速…- 0
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DeepSeek在数据领域的100个应用场景（附案例下载）
DeepSeek火爆出圈给全民普及了一场AI应用的教育，现在DeepSeek正被各行各业的企业拿来进行本地化部署，希望与自身的业务相结合，打造出一套高效的数据体系，推动业务快速发展。那么对于企业来说，要实现此有一个关键问题就是：部署完DeepSeek之后，到底要怎么用好它？以下是100个DeepSeek在数据领域的应用场景，展示了DeepSeek如何为数据行业注入智能化动力，带来切实的改变与效益。…- 0
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MCP在数据领域的应用探索
前序文章介绍了「MCP基本概念与核心原理详解" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">MCP基本概念与核心原理详解」 以及 「DeepSeek的MCP应用开发实践" data-itemsh…- 0
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RPA+AI，才是真正能让你躺平的自动化真神。
想写关于RPA的话题很久了。这次终于找到了一个机会，看到了一些转折点。是因为昨天打开影刀RPA，想搓一个自动跑图的自动化RPA流程的时候，发现他们更新了一个新功能。魔法指令。这个功能的作用非常简单，就是你现在可以通过AI，来用嘴搭建一套关于网页和数据的RPA流程了。这是我觉得，一个非常棒的转折点。很多朋友可能不知道这意味着什么，也有可能完全不知道RPA是什么。所以我觉得在给大家看这个魔法指令功能之…- 0
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ChatGPT+PowerBI:供应链数据可视化产品分析
如上图是搭建的供应链数据可视化产品第二页绩效分析，首页分析链接如下ChatGPT+PowerBI供应链数据可视化产品分析在这页内容中，通过ChatGPT协同，提问从供应链绩效分析角度，分析PowerBI可视化内容，如下图ChatGPT给出了分析建议，在关键业绩指标(KPI)展示如下图，具体从每个指标值分析了原因，其中库存周转率结合了行业对比分析，库存覆盖天数过高，提出优化补货策略。优化成本在各个运…- 0
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AI、BI、大数据与数据科学的底层逻辑
数据正在重塑世界。每天早上醒来查看健身数据、刷信用卡时的授权验证、公司会议上讨论的销售增长曲线——数据已经无缝融入我们的生活。 但在这个数据爆炸的时代，我们真的理解AI、BI、大数据和数据科学的本质区别吗？它们如何协同工作？又如何改变我们的决策方式？数据：一切的基础数据是世界的模型。就像地图之于地形，数据之于现实世界。数据从何而来？你刷卡购物、打开手机GPS、点击网页广告、在智能手环上记…- 0
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能落地的 ChatBI，才是真ChatBI！
导读 随着 ChatGPT、DeepSeek、Manus 等大模型技术和应用的爆发式发展，大模型在企业级应用场景的落地进程日益成熟。然而，在大模型实际落地的过程中，仍会面临成本高、响应慢、幻觉无法消除等关键问题。尤其在智能分析 ChatBI 领域，多家大模型企业均进行过类似的产品探索，但都无法突破企业用户的数据准确度要求，大量分析工作是通过查询数据库实现的。如何降低数据分析技术门槛，去掉…- 0
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SaaS已死？RaaS与AI Agent如何重塑ERP的未来
昨日跟小伙伴聚会时候，谈到了AI重塑供应链计划，以前ERP跑个MRP是很费劲的事情，特别是有些数据不完备的情况下。现在这些数据如果给Deep SeeK，很容易给出MRP的计划结果。AI正在重塑很多领域，特别是在供应链，ERP等领域。在过去十多年里，SaaS模式一直是企业软件，尤其是ERP系统的主流选择（从全球来看，国内对SaaS还是抵触的，更愿意接受本地部署）。通过订阅软件，企业能够便捷地获取所需…- 0
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深入解析 SuperSonic：下一代 AI+BI 平台的架构与应用
SuperSonic 简介SuperSonic 是一个现代化的 BI 平台，支持以下核心功能：自然语言查询：通过 Chat BI 接口，用户可使用自然语言查询数据，系统自动生成图表等可视化结果。语义模型构建：基于语义层定义数据逻辑模型，无需更改或复制底层物理数据。可扩展架构：通过 Java SPI（服务提供者接口）支持功能扩展，满足多样化需求。SuperSonic 统一了两种 BI 模式…- 0
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企业 AI 转型的 7 大黄金法则：摩根士丹利、Indeed 等巨头的实战启示
导语当 AI 不再只是实验室里的“黑科技”，而成为企业提升效率、降低成本、抢占市场的核心武器时，如何真正将 AI 落地成了所有企业的必答题。近日，OpenAI 发布的《AI in the Enterprise》报告，揭秘了摩根士丹利、Indeed、Klarna 等七家全球领军企业的 AI 落地经验。今天，我们为你提炼出这份报告的核心精华——企业 AI 转型的 7 大黄金法则，助你避开弯路，抓住 A…- 0
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大模型及其应用系列第六篇——大模型在石化行业的应用案例
大模型在C端用户的应用案例大家比较熟悉，而对在B端的应用案例比较少见。一方面因为B端业务机理的复杂性，导致大模型的应用还处于探索阶段；另一方面，这方面的宣传比较少。本篇介绍大模型在石油石化行业应用的几个典型案例。（大模型及其应用系列第六篇，请在文章底部#大模型及AI应用#目录下浏览其它文章）01电气设备的预测性维护在炼化工厂，有非常多的电气设备。设备的维护通常采用定期巡检和定期保养维护的方式。这种…- 0
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DataFocus线上研讨会：Text2SQL技术突破与企业级ChatBI可靠落地方案
DataFocus线上研讨会：Text2SQL技术突破与企业级ChatBI可靠落地方案——2024年4月22日『Text2SQL：从ChatBI到MCP的应用范式演进』研讨内容精编一、大模型时代ChatBI的核心挑战1.1 幻觉（Hallucination）：企业级分析的致命瓶颈定义与本质：AI在自然语言到SQL转换过程中的语义失真现象，根源为两大技术矛盾：• 意图理解断层：业务模糊表达…- 0
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如何建设工业领域高质量数据集？工业过程数据统一语义建模的参考标准和实践
今年4月18日，工业和信息化部总工程师谢少锋，在国务院新闻办举行的关于“人工智能赋能新型工业化”的新闻发布会的发言中，将“加快建设工业领域高质量的数据集，夯实基础底座”放到了人工智能与制造业融合发展的第一位。工业人工智能模型的训练和应用，长期受困于高质量过程数据稀缺的瓶颈。我们在制造业企业推广新一代人工智能技术时，经常遇到这样的问题：不同时期、不同来源、不同人员、不同项…- 0
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DeepSeek+HTML，一键生成可视化图表！
数据可视化在各领域至关重要，凭借DeepSeek技术与HTML图表，可以一键生成可视化图表，这一组合大幅降低技术门槛，无论专业人士还是新手都能从中获益。DeepSeek+HTML是如何协同创造出精美的可视化图表？下面一起学习。接下来我使用一组超市零售数据，借助DeepSeek来生成HTML图表，以往我们要做一个可视化图表需要先进行数据分析，然后选择合适的图表类型进行可视化，现在通通不要，只需要将案…- 0
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用 DeepSeek 识别分析“TOP SQL”
TOP SQL，是 DBA 经常需要关注的语句，这些语句往往是执行频次高、执行时间长、资源开销高的语句。这些语句也成为 DBA 优化的重点。但这里有一个问题就是，上述这些语句真的是需要优化的吗？其实，针对这些语句如果是稳态运行的话，是不需要太多关注的，因为它们不会成为未来影响稳定运行的“X 因素”，反而是哪些不稳定的、即将变差的、存在毛刺的等语句反而是需要更多关注的。然后我们在各种常规的监控平台、…- 0
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大小模型结合赋能工业制造革新：10个显效可落地的应用场景
在工业4.0的汹涌浪潮中，制造业正面临着前所未有的转型挑战。传统制造模式在效率、成本、质量等方面逐渐难以满足市场需求，企业急需借助新技术实现数字化转型，以提升自身竞争力。在此背景下，基于先进大模型、知识图谱、深度学习等AI技术，极昆仑打造10个显效可落地的应用场景，助力制造企业突破困境，实现数字化转型的华丽升级。研发创新制造企业在研发新产品时，常常面临消费者需求把握不准、创新方向模糊、多源数据分散…- 0
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从“玩”到“用”：LLM + MCP 如何真正赋能业务？——继续深挖信贷风控场景
引言市面上的MCP (Model Controller Platform)服务正在快速涌现，无论是腾讯云、阿里云，还是 MCP.so 等，相关的 MCP 应用数量都在激增。但我们不能仅仅停留在“玩”的层面，更关键的是如何利用这些强大的工具，让它们真正在业务中产生价值。最近我接触和研究了不少 MCP 服务，内心反复思考一个问题：在当前阶段，大模型 LLM + MCP 的组合，究竟为我们带来了哪些想象…- 0
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【AI Agent】搭建股票分析智能体
简介本文基于dify工具，以DeepSeek-R1为LLM基底通过“股票数据实时获取工具”获取股票的历史K线数据、最新行情数据、今日资金流向、历史资金流向、十大流通股东信息、季度业绩表现进行技术面及资金面分析，输出股票的分析报告给予投资人进行投资参考。工作原理使用截图1. 股票指标工作流在工作流中通过HTTP请求调用“股票数据实时获取工具”的 API，获取股票实时数据2. 股票分析助手Agent提…- 0
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