一句话搞定数据分析，浙大全新大模型数据助手，连搜集都省了
处理数据，用这一个AI工具就够了！依靠背后的大语言模型（LLM），只需要用一句话描述自己想看的数据，其他统统交给它！处理、分析，甚至可视化，都能轻松搞定，甚至连搜集也不用自己动手。图片这款基于LLM的AI数据助手叫做Data-Copilot，由浙江大学团队研发。相关论文预印本已经发布。以下内容由投稿者提供金融、气象、能源等各行各业每天都会生成大量的异构数据。人们急切需要一个工具来有效地管理、处理和展示这些数据。DataCopilot通过部署大语言模型来自主地管理和处理海量数据，满足多样化的用户查询、计算、
处理数据，用这一个AI工具就够了！
依靠背后的大语言模型（LLM），只需要用一句话描述自己想看的数据，其他统统交给它！
处理、分析，甚至可视化，都能轻松搞定，甚至连搜集也不用自己动手。
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这款基于LLM的AI数据助手叫做Data-Copilot，由浙江大学团队研发。
相关论文预印本已经发布。
以下内容由投稿者提供
金融、气象、能源等各行各业每天都会生成大量的异构数据。人们急切需要一个工具来有效地管理、处理和展示这些数据。
DataCopilot通过部署大语言模型来自主地管理和处理海量数据，满足多样化的用户查询、计算、预测、可视化等需求。
只需要输入文字告诉DataCopilot你想看的数据，无需繁琐的操作，无需自己编写代码，DataCopilot自主地将原始数据转化为最符合用户意图的可视化结果。
为了实现的囊括各种形式的数据相关任务的通用框架，研究团队提出了Data-Copilot。
这一模型解决了单纯使用LLM存在的数据泄露风险、计算能力差、无法处理复杂任务等问题。
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在接收到复杂请求时，Data-Copilot会自主设计并调度独立的接口，构建一个工作流程来满足用户的意图。
在没有人类协助的情况下，它能够熟练地将来自不同来源、不同格式的原始数据转化为人性化的输出，如图形、表格和文本。
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Data-Copilot项目的主要贡献包括：
- 连接了不同领域的数据源和多样化的用户需求，减少了繁琐的劳动和专业知识。
- 实现了自主管理、处理、分析、预测和可视化数据，可将原始数据转化为最符合用户意图的信息性结果。
- 具有设计者和调度者的双重身份，包括两个过程：接口工具的设计过程(设计者)和调度过程(调度者)。
- 基于中国金融市场数据构建了Data-Copilot Demo。
自主设计并执行工作流
不妨以下面这个例子来看看Data-Copilot的表现：
今年一季度上证50指数的所有成分股的净利润增长率同比是多少
Data-Copilot自主设计了这样的工作流:
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针对这个复杂的问题，Data-Copilot采用了loop_rank这个接口来实现多次循环查询。
Data-Copilot执行该工作流后得到了这样的结果：
其中横坐标是每只成分股的名字，纵坐标是一季度的净利润同比增长率
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除了一般的数据处理过程之外，Data-Copilot还能生成种类丰富的工作流程。
研究团队以预测和并行两种工作流模式分别对Data-Copilot进行了测试。
预测工作流
对于已知数据之外的部分，Data-Copilot也可以进行预测，比如输入下面这个问题：
预测下面四个季度的中国季度GDP
Data-Copilot部署了这样的工作流：
获取历史GDP数据→采用线性回归模型预测未来→输出表格
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执行之后的结果如下：
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并行工作流
我想看看最近三年宁德时代和贵州茅台的市盈率
对应的工作流是：
获取股价数据→计算相关指数→生成图表
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两支股的相关工作是同时并行的，最后得到的如下的图表：
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主要方法
Data-Copilot是一个通用的大语言模型系统，具有接口设计和接口调度两个主要阶段。
- 接口设计：研究团队设计了一个self-request的过程，使LLM能够自主地从少量种子请求生成足够的请求。然后，LLM根据生成的请求进行迭代式的设计和优化接口。这些接口使用自然语言描述，使它们易于扩展和在不同平台之间转移。
- 接口调度：在接收到用户请求后，LLM根据自设计的接口描述和in context demonstration来规划和调用接口工具，部署一个满足用户需求的工作流，并以多种形式呈现结果给用户。
Data-Copilot通过自动生成请求和自主设计接口的方式，实现了高度自动化的数据处理和可视化，满足用户的需求并以多种形式向用户展示结果。
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接口设计
如上图所示，首先要实现数据管理，第一步需要接口工具。
Data-Copilot会自己设计了大量接口作为数据管理的工具，其中接口是由自然语言（功能描述）和代码（实现）组成的模块，负责数据获取、处理等任务。
- 首先，LLM通过少量的种子请求并自主生成大量请求(explore data by self-request)，尽可能覆盖各种应用场景。
- 然后，LLM为这些请求设计相应的接口（interface definition:只包括描述和参数），并在每次迭代中逐步优化接口设计(interface merge)。
- 最后，研究人员利用LLM强大的代码生成能力为接口库中的每个接口生成具体的代码(interface implementation)。这个过程将接口的设计与具体的实现分离开来，创建了一套多功能的接口工具，可以满足大多数请求。
如下图：Data-Copilot自己设计的接口工具用于数据处理
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接口调度
在前一个阶段，研究人员获取了用于数据获取、处理和可视化的各种通用接口工具。每个接口都有清晰明确的功能描述。如上图所示的两个查询请问，Data-Copilot通过实时请求中的规划和调用不同的接口，形成了从数据到多种形式结果的工作流程。
- Data-Copilot首先进行意图分析来准确理解用户的请求。
- 一旦准确理解了用户的意图，Data-Copilot将规划一个合理的工作流程来处理用户的请求。Data-Copilot会生成一个固定格式的JSON，代表调度的每个步骤，例如step={“arg”:””, “function”:””, “output”:”” ,”description”:””}。
在接口描述和示例的指导下，Data-Copilot在每个步骤内以顺序或并行的方式精心安排接口的调度。
Data-Copilot通过将LLMs整合到数据相关任务的每个阶段中，根据用户的请求将原始数据自动转化为用户友好的可视化结果，显著减少了对繁琐劳动和专业知识的依赖。
GitHub项目页:https://github.com/zwq2018/Data-Copilot
论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.07209
HuggingFace DEMO:https://huggingface.co/spaces/zwq2018/Data-Copilot
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