weixin_43990004的博客

EmberTrace AI通过融合大语言模型与多智能体协作，构建了自动化图谱分析系统。该系统采用分层架构：意图交互层实现自然语言对话，智能编排层动态规划任务，领域智能体层分工完成图谱构建与分析，数据支撑层确保执行落地。关键技术包括基于LLM的元数据自动提取、动态Schema映射设计、以及代码生成实现图谱实例化，解决了传统图谱技术构建成本高、分析难度大的痛点。该系统支持从非结构化数据到关系图谱的端到端自动化转换，并通过对话式交互降低使用门槛，在金融风控、供应链分析等领域展现出应用价值。

技术可行性从产品实践部分展示的案例来看，“Multi Agents Collaboration OS”的技术路线具备明确的可行性。系统通过结合检索增强生成（RAG）技术，成功将外部知识库（如农业市场、零售行业分析方法）融入任务流程，克服了大型语言模型在特定领域知识上的短板。实践中，系统能够根据用户输入和检索到的知识，自主进行多步骤的任务规划（如数据检索、调用pandas_data_analy或sql_agents进行分析、生成报告），并协调不同的智能体（Agent）分步执行代码完成任务。

1、提示词设计：设计一个总结报告的基础框架，包含目的、背景、过程、结论、建议等。"""2、Agent的构建| prompt| llm。

https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data 纽约市Airbnb开放数据美国纽约市的Airbnb列表和指标（2019）

-## 标题

0、项目背景上篇博客说到，农业领域标准的数据集较为稀少，只能寄希望与其他领域已经开放的标准数据集或者预训练模型。本项目借助于标注好的微博情绪文本构建text_CNN模型，进而结合少量标注的生猪市场新闻数据构建迁移学习模型。1、数据源新浪微博标注好的数据来自于https://github.com/murufeng/ChineseNlpCorpus，共计36 万多条，带情感标注 新浪微...

0 项目背景01模型概述02模型过程03结论

0概述上文获取到了广西建设项目备案数据并对备案数据进行了初步的清洗，本文将就清洗好的数据进行分析。主要目的为（1）近几年建设猪场的概况：投资趋势、猪场数量分布；（2）探求非洲猪瘟爆发以来猪场建设的意愿及趋势；（3）透视未来猪场建设趋势。1数据处理导入数据data1 = pd.read_excel('../全国生猪项目/猪场分析/备案系统数据/各省市登记表详细数据/广西数据清洗.xlsx...

前言

0 生猪市场决策分析系统框架企业的终极使命是“挣钱”，所以市场的波动是一个需要极其重视的地方。对于生猪养殖来说，行业内存在“猪周期”。所谓猪周期，猪周期是一种经济现象，指“价高伤民，价贱伤农”的周期性猪肉价格变化怪圈。“猪周期”的循环轨迹一般是：肉价高——母猪存栏量大增——生猪供应增加——肉价下跌——大量淘汰母猪——生猪供应减少——肉价上涨。猪肉价格高刺激农民积极性造成供给增加，供给增加造成肉价...

AHP方法AHP算法计算层次权重其基本步骤为将问题分解为不同的组成因素，按照因素间的相互关系或者隶属关系将因素按不同因素聚集集合，形成一个多层次的分析结构模型，并由此构建判断（或成对比较）矩阵，依据判断矩阵对层次进行单排序并检验是否通过一致性检验，最后计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值，称为层次总排序。其流程图如图所示：图# AHP算法计算流程1.建立层次结构模型将决...