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本项目致力于构建一个结合 n8n 工作流引擎 与 通义千问大模型 的智能体#xff0c;旨在对庞大的业务数据库进行自动化分析、语义建模及自然语言问答。通过不同工作流的迭代构建#xff0c;实现了表结构解析、业务含义提取、关系可视化、问答服务等能力#xff…一、项目概述
本项目致力于构建一个结合 n8n 工作流引擎 与 通义千问大模型 的智能体旨在对庞大的业务数据库进行自动化分析、语义建模及自然语言问答。通过不同工作流的迭代构建实现了表结构解析、业务含义提取、关系可视化、问答服务等能力推动企业数据资产可视化与智能化升级。二、工作流开发进度日期工作流名称功能简介2025/4/24A1分析数据库表作用_V1.0_示例数据库Demo使用示例数据库验证分析流程2025/5/12A1针对数据库表问答V0.1初步实现结构化问答功能2025/5/13A1分析数据库表作用_V1.0_全量数据库支持 333 张真实业务表的全量分析2025/5/15A1针对数据库表问答V0.2_引入知识库引入知识库加速问答分析
三、操作步骤记录
✅ 1. 示例数据库分析运行 A1分析数据库表作用_V1.0_示例数据库Demo验证数据合并、分析、文件保存节点功能是否正常✅ 2. 全量数据库处理运行 A1分析数据库表作用_V1.0_全量数据库加载 333 张业务表处理字段、关系、样例数据等结构信息合并后送入通义千问模型进行作用分析✅ 3. 数据合并与输出使用数据合并节点整合结构与样例数据为统一格式智能体节点对合并数据进行作用分析输出语义结果保存输出至 allData.txt 及多个 教程表关系_*.txt 文件中示例路径/documents/AIBrain_test/now.txt✅ 4. 自然语言问答功能V0.1版本直接将所有表格分析结果输入模型响应慢V0.2版本引入知识库先检索相关表再送入模型分析大幅提升效率四、关键技术要点模型上下文管理V0.1 中上下文过长导致 token 消耗大V0.2 引入知识库缓存显著优化响应速度节点模块配置智能体节点配置部分存在疑似 OCR 识别错误如“elim”可能为某内部模块或配置点文件输出规范化自动生成的关系文件命名不一致存在 zt_action、zt_al agent 等重复或错误命名后续需清洗合并视觉输出待补充表关系图谱与结构语义图仍在测试阶段尚未形成完整可视化组件。五、当前问题与待优化项问题/风险优化方向工作流 inactive尚未上线模型接口打通后激活主流程表结构合并逻辑未完全验证增加异常数据兼容测试文件命名混乱引入命名规则和清洗脚本智能体节点配置未明明确“elim”等关键词实际作用结果 token 消耗大精简表分析结果内容控制上下文长度
六、下一步计划✅ 2025/5/27完成 A1分析数据库表作用_V1.0_全量数据库 流程测试集成阿里百炼平台的应用发布能力发布开放应用整理输出文件结构建立统一命名与归档机制推出基于结构化非结构化内容的资产分析 Beta 服务七、补充备注当前版本为开发迭代日志记录用于后续项目总结与团队协作参考所有流程运行截图与输出文件保存在 /documents/AIBrain_test/项目命名统一使用 A1_ 前缀便于管理与溯源。八、操作步骤
工作流
主要搭建了4个工作流操作步骤
运行『AI分析数据库表作用_V1.0_示例数据库Demo』调试流程运行效果见全量运行的截图。
运行『AI分析数据库表作用_V1.0_全量数据库』分析真实的业务数据库包含333张表。
运行效果图数据合并节点将表的结构和数据合并到一起模型配置智能体节点对上一步合并的数据进行分析将结果保存到文件表关系分析结果运行『AI针对数据库表问答V0.1』测试问答效果。模型配置为max上下文比较长测验问题一共有多少项目测验问题关于『绩效』的最新公告内容测验问题** 项目最近一条完成的沟通内容运行『AI针对数据库表问答V0.2_引入知识库』
前面流程直接把所有333张表的分析结果都给了通义结果token很长模型分析就比较慢后面把表格分析结果保存到知识库然后根据问题分析关联表接下来从知识库检索相关表结构把结果给到模型进行分析效率高了很多。后续优化点
对相似问题可以缓存
对业务数据的分析结果可以再精简降低token消耗
发布流程与阿里百炼的应用结合发布公开应用
结合非结构化数据的分析可以提供数据资产梳理服务
