Argos — Agentic时序异常检测
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Argos 解决的核心矛盾是:LLM能生成异常检测规则,但无法同时保证可解释性、可复现性和准确率。
DataAgent, LLM-powered data analysis, NL2Dashboard
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Argos 解决的核心矛盾是:LLM能生成异常检测规则,但无法同时保证可解释性、可复现性和准确率。
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母婴出海电商客服 70% 工单是"退换货咨询"(尺码错、漏发、过敏等),人工处理成本高,响应慢
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传统数据采集依赖人工编写爬虫脚本,每个数据源需要单独维护。
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Data-to-Dashboard 的核心思想是模拟商业分析师的工作流——不是让 LLM 直接生成图表,而是先理解数据背后的业务洞察,再基于洞察选择最合适的可视化表达方式。
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背景:母婴品牌在Amazon、Shopify、SHEIN等多个平台销售,运营团队每周需要汇总各平台数据生成分析报告,耗时4-6小时/周
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WF-C 客服分诊的核心是"意图细分"——母婴 Case 复杂(退款/换货/咨询/投诉/物流/产品使用/安全升级),嵌入距离无法区分字面相似但意图截然不同的对话片段(如"宝宝用了这个奶粉一直哭" 可能是质量投诉或产品适配咨询). Dial-In LLM 用 LoRA 微调小型 LLM 作为聚类"工具人"(Qwen2.5-7B / ChatGLM3-6B):① 连贯性评估器 判断簇语义一致性 ② 意图命名器 生成"动作-目标"标签 ③ 迭代搜索自动发现最优簇数,无需预设 K.
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挑战一:跨单元格推理(Cross-Cell Reasoning)
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将自然语言分析需求自动转化为 BI 仪表盘(图表+指标卡片+筛选器)。NL→结构化查询→Chart DSL→渲染。核心:意图解析(trend/comparison/distribution/ranking)+ 自动图表类型选择。
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当 GMV 暴跌时,传统监控会同时弹出几百个警报——流量跌、加购跌、结账跌、支付跌……却不告诉你哪个是起因,哪个是被牵连的。
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"为什么德国站吸奶器转化率下降"→ RAG 检索到上月分析"德国站转化率下降是因为欧元贬值导致价格上涨 8%"→本次发现同样模式→自动引用历史结论+实时数据验证
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异常检测告诉你"什么出问题了",但不告诉你"为什么"。
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业务团队(运营、市场、产品)需要数据但不懂SQL。