【AI大模型】一站式智能分析引擎,快速构建企业级数据分析Agent

引言

在当今数据驱动的商业环境中,企业对数据分析的实时性、准确性与智能化提出了前所未有的高要求。然而,传统数据分析流程往往受限于离线处理机制、复杂的数据集成流程以及割裂的工具链,导致洞察滞后、效率低下,难以支撑快速决策与业务响应。

面对这一挑战,如何快速构建一个具备多源数据整合能力、支持高效推理与自动化分析的智能数据分析系统,成为众多企业数据团队亟需解决的问题。本文将介绍一种基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合解决方案,并结合 Function AI 提供的 Serverless AI 应用开发平台,帮助企业实现从数据采集到业务洞察的端到端加速。

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方案优势

多源数据实时接入

支持通过 MCP 管道实现 Hologres 与 API、数据库等多源数据接入,基于 Hologres 高性能实时数仓能力,使 Agent 分析速度显著提升。

湖仓数据直连加速

支持 Agent 通过 Hologres 高性能引擎直接对湖仓数据进行无缝访问,跳过传统 ETL 数据搬运环节,实现极速数据查询响应与实时分析能力。

智能数据预处理

Hologres 实时数仓引擎提供全自动化的数据处理流水线,智能完成数据清洗、格式标准化、元数据管理等核心环节,实现端到端的数据治理闭环,使整体数据处理效率获得质的飞跃。

按需付费与免运维

采用 Serverless 模式,用户只需为实际使用的计算资源付费,显著降低运维成本。开发者无需关心底层计算资源的运维和管理,让企业更加专注于核心业务系统。

方案架构

本方案旨在介绍通过基于阿里云实时数仓 Hologres,结合阿里云百炼模型服务,构建一个数据分析智能体应用,并通过 Serverless AI 应用开发平台 Function AI 部署至函数计算。借助 Function AI,用户可以快速便捷地部署模型,而无需担心底层资源管理和运维问题,从而专注于应用的创新和开发。同时 Function AI 提供了免运维的高效开发环境,具备弹性伸缩和高可用性,并采用按量付费模式,有效降低资源闲置成本。

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实践部署

1)创建专有网络VPC和交换机

访问专有网络管理控制台[1],进入专有网络,配置1个专有网络和1台交换机。配置信息如下:

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2)创建独享Hologres实例

访问Hologres 管理控制台[2],在实例列表页面,单击新增引擎实例,完成实例创建。

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配置参数如下:

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3)公共数据集导入

a. 访问Hologres 管理控制台[2] 登录实例进入 HoloWeb 页面,单击新建库,完成数据库创建:填写数据库名称、选择权限策略后确认登录。

b. 单击公共数据集导入–>新建公共数据集导入任务–>选择公共数据集名–>等待数据导入。

c. 导入完成,如下图所示:

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4)添加 Hologres 授权

a. 单击顶部菜单中的安全中心,单击用户管理,完成用户添加。

b. 点击新增用户,在搜索框输入AliyunFcDefaultRole,勾选全部角色

c. 点击DB授权,在 order_dw 数据库操作列,单击用户授权;在数据库用户授权页面单机新增授权,在弹框中下拉选择用户 role/AliyunFcDefaultRole,用户组选择 Developer,然后单击确认

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d. 在实例详情页,进入网络信息,并开通公网访问功能,开通成功后,复制公网域名。

5)应用部署

a. 访问阿里云百炼大模型服务平台[3],找到 API-Key 并复制。

b. 访问前往部署[4] 打开 Function AI 项目模板,参考如下配置并点击部署项目。

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方案验证

1)应用部署完成之后按照下图找到访问地址,并进入示例应用。

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2)按照下图所示,单击示例 查看与销售相关的表结构,然后单击发送按钮。

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3)输出结果如下图所示:

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4)在对话输入框中输入 请从两个维度来分析1994年和1995年BRAZIL的月销售情况,绘制销售额和订单数双轴曲线图,并给出销售建议 ,然后单击发送按钮。

5)输出结果如下图所示:

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备注:如果您希望将该方案部署到生产环境,需要适用独立域名,(域名必须经过 ICP 备案),且域名按照要求添加解析记录。可前往方案部署[5]了解详情。

资源清理

测试完方案后,可以参考以下规则处理对应产品的实例,避免继续产生费用:

1)删除 Function AI 项目

2)删除百炼 API Key

3)删除 Hologres 实例

4)删除交换机

5)释放专有网络VPC

最后

为什么要学AI大模型

当下,⼈⼯智能市场迎来了爆发期,并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能(AGI)为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略,为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会,⼈才缺⼝将达 400 万!

DeepSeek问世以来,生成式AI和大模型技术爆发式增长,让很多岗位重新成了炙手可热的新星,岗位薪资远超很多后端岗位,在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合,飞速发展,成为炙手可热的新风口,企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工,纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入,精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图,不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点,还能提供一条高效、有序的学习路径。

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但知道是一回事,做又是另一回事,初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性,在这基础上,找到高质量的学习资源,不浪费时间、不走弯路,又是重中之重。

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看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式,可以更直观地展示过程,能有效提升学习兴趣和理解力,是现在获取知识的重要途径

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光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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