在 ChatGPT 掀起全球 AI 革命的 18 个月后,全球知名咨询机构 Gartner 最新报告显示,到 2025 年,融合 AI 能力的数据中台将取代 70% 传统数据平台,成为企业数字化转型的新基建。当数据中台这个"企业中枢神经系统"开始注入 AI 的"智慧基因",一场从数据治理到智能决策的范式革命正在重新定义商业世界的游戏规则。
目前,数栈 AI - Agent 已完成 DeepSeek 的接入,能够通过智能助手------["灵瞳"]((https://www.dtstack.com/resources/1073/?src=szsm)完成产品操作答疑、数据开发、智能查询、辅助分析、智能操作整个开发治理全链路的辅助工作,为数据开发、数据分析师、业务人员提供便捷入口,助力平台用户减少开发量,提升工作效率。
智能助手:产品操作答疑
数栈产品涵盖从数据采集、数据开发与治理、数据资产、数据安全、数据服务到数据分析与洞察等数据智能应用。对于新手小白刚上手操作时,可能会存在操作方面的问题,灵瞳这时就派上了用场。 灵瞳内置产品操作文档知识库,用户可以通过自然语言的提问了解产品的操作入口、操作流程信息,节省了查阅帮助文档的时间。例如,用户提问"如何配置数据源信息?",灵瞳可以准确识别出用户的意图,并检索内置的知识库,给出的答案包含操作入口、操作流程、示意图片,完整表述产品操作内容。
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数据查询:多轮对话分析
2.1 数据智能查询
在数据查询场景下,用户需要选择查询类型后,自行编写查询 sql 进行数据检索,对于非技术人员检索数据操作困难。使用灵瞳,在数据查询场景下支持通过自然语言的提问自动生成检索语句、自动执行出结果,大大节省了编写查询语句的时间。 例如,用户提问"在 SalesDB.sales_quota_statistics 下,请帮我查询销售额最高的部门的销售数据?",灵瞳可以准确识别出用户的意图,并生成查询语句,自动执行语句,给出执行结果数据,并记录查询日志,显示日志信息。检索出的结果数据支持一键下载。若存在生成执行的 sql 不准确的情况,用户可点击【展开运行 sql】按钮,对语句进行二次编辑、二次执行,刷新结果信息,补足智能执行有误场景。
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2.2 多轮对话
通过灵瞳的数据查询问答也支持多轮对话,可记忆前期对话内容,并结合上下文自动给出查询语句、自动执行。例如,用户提问完"在 SalesDB.sales_quota_statistics 下,请帮我查询销售额最高的部门的销售数据?",已经获取了销售额最高的部门的数据,此时用户再次提问"那销售额最低的呢?",灵瞳可以分析之前的问答信息,自动生成针对最低销售额的查询语句,展示查询结果。 ![file]()
辅助编码:提升开发效率
3.1 sql 优化
通过灵瞳进行SQL 优化能够显著提高 SQL 执行性能、降低资源消耗、提升用户体验并增强系统稳定性,为实时数据分析场景提供强大的支持。在 Python、Shell、FlinkSQL 等任务场景下,选择需要进行优化的 SQL 信息,发送给灵瞳,可展示优化后的 SQL 与原 SQL 的对比图,支持 SQL 重复优化、手动修改操作。 ![file]()
3.2 智能注释
通过灵瞳进行 SQL 注释可以提高代码的可读性和可维护性,帮助开发者更好地理解和管理 SQL 代码,从而提高开发效率和代码质量。例如选择需要进行注释的 FlinkSQL,通过右击浮动框选择「SQL 注释」操作,灵瞳完成 SQL 注释操作后主动弹出注释后的 SQL 信息。 ![file]()
3.3 智能解释
通过灵瞳进行 SQL 解释能够显著提高开发者的代码理解能力和开发效率,降低开发和维护成本,同时促进知识的传承和团队的协作。例如,数据开发 - SQL 任务在 IDE 编辑器中选择需要进行解释的 SQL,通过右击浮动框选择「SQL 解释」操作,灵瞳自动完成 SQL 解释操作。 ![file]()
异常排查:快速定位问题
通过灵瞳对日志进行智能诊断能够提高诊断效率、准确性,为快速定位和解决日志中的问题提供了有力支持。数据开发 - SQL、Python、Shell 任务在开发过程中进行了语法检查、执行、调试操作时任务运行失败后,可对错误日志进行智能诊断,辅助开发人员进行异常排查。在数据质量校验任务、元数据同步任务以及运维任务,针对出现任务异常的情况,都可以调用灵瞳的日志分析能力,快速定位问题。 ![file]()
快捷操作:节省配置时间
灵瞳还可以帮助用户快速定位到操作模块,自动打开操作页面,节省用户的查找时间。例如,发送"请帮我创建一个数据同步任务",灵瞳可以自动打开数据同步任务的创建页面。
数栈 AI - Agent 已成功实现对 DeepSeek 的深度集成,通过智能助手------"灵瞳"可提供全流程开发治理支持。通过 AI 赋能开发全生命周期,有效降低重复开发工作量,显著提升企业数据资产的运营效率,实现开发成本优化与业务价值释放的双重目标。 《数据资产管理白皮书》下载地址 :https://www.dtstack.com/resources/1073/?src=szsm
《行业指标体系白皮书》下载地址 :https://www.dtstack.com/resources/1057/?src=szsm
《数据治理行业实践白皮书》下载地址 :https://www.dtstack.com/resources/1001/?src=szsm
《数栈V6.0产品白皮书》下载地址 :https://www.dtstack.com/resources/1004/?src=szsm
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