大家好，我是 dify 实验室的阿亚。近期，我们团队启动了一项旨在简化数据分析流程的探索性项目。我们的目标是构建一个能够通过自然语言进行交互的数据分析工具，让业务人员无需编写复杂的查询语句，仅通过提问即可获取数据洞察。然而，在将这一构想付诸实践的过程中，我们遇到了一系列预料之外的挑战。本文旨在记录我们的探索路径与思考沉淀。
一、第一阶段探索：直接利用大模型进行数据分析
项目初期，我们最直接的设想是利用大型语言模型强大的自然语言理解能力，直接处理和分析结构化数据。我们尝试将一份销售数据集作为输入，并向模型提出具体的分析指令，例如：“请计算所有商品的总销售额，并告诉我平均客单价是多少。”
模型确实返回了格式完整的答案，但经过我们手动核验后发现，其计算结果与精确值存在显著偏差。在后续的多轮测试中，我们观察到模型输出的稳定性不足，对于同样的计算问题，可能会生成不同的数值。这一现象揭示了我们遇到的第一个核心问题：
大型语言模型本质上是“语言”模型，而非“数学”模型，其运算能力基于概率生成而非精确计算。
模型的运行机制并非调用一个内置的计算器，而是在其庞大的知识库中，根据上下文预测并生成一个“最像正确答案”的文本序列。它更像一位知识渊博的文史专家，能够引经据典，但面对需要严谨逻辑和精确计算的数学问题时，其结果便不再可靠。对于数据分析这一要求绝对精确的领域，模型的“幻觉”是无法接受的。
二、第二阶段探索：专用分析模型的局限性
初次尝试的失败让我们认识到，计算任务必须交由专业的工具来完成。于是，我们的策略转向了第二阶段：将大型语言模型作为意图识别层，将用户的自然语言问题映射到我们预设的专用分析模块上。例如，当用户询问“增长率”时，系统就调用一个预先编写好的增长率计算函数。
该方案保证了计算的准确性，但新的瓶颈随之而来。真实世界的数据分析需求是复杂多变的、非结构化的。用户可能会提出“筛选出华北地区，在春季，客单价超过500元的所有交易”这类包含多重条件的动态查询。为每一种可能的查询组合预先开发一个专用模型是不现实的。这引出了我们面临的第二个困境：
预设的专用模型缺乏灵活性与可扩展性，无法应对用户开放式的、动态组合的分析需求。
这种模式虽然精确，但本质上是封闭的。它会导致系统变得愈发臃肿，且维护成本高昂，违背了我们追求灵活交互的初衷。
三、第三阶段突破：大模型与专业工具的协同之道
在反思中，我们团队获得了一个关键性的启发：为什么不让大模型从“计算者”转变为“指挥者”？大型语言模型的长处在于语言的理解与生成，而代码本身就是一种高度结构化的语言。我们完全可以让模型生成代码，去驱动专业的数据分析工具。
基于此，我们设计了全新的技术架构，其核心是让大型语言模型与数据科学领域的主流工具库 Pandas 协同工作：
- 大模型担任“代码生成器”：
其核心任务是将用户的自然语言问题，翻译成一段准确、可执行的 Python Pandas 代码。
- 构建本地执行环境：
我们使用 Flask 框架搭建了一个轻量级的本地服务。该服务作为代码执行的沙箱，负责接收由大模型生成的代码以及待分析的数据。
- Pandas 担当“计算核心”：
在本地服务中，Pandas 库安全地加载数据，并执行接收到的代码片段，完成筛选、聚合、排序等所有精确的数据操作。
- 结果返回与呈现：
计算完成后，本地服务将结果（如新的数据表格或关键指标）安全地返回给前端，最终呈现给用户。
在这个流程中，当用户提问“筛选出上海地区，并且利润大于1000的订单”，大模型会生成类似 df[(df['地区'] == '上海') & (df['利润'] > 1000)] 的代码。这段代码被发送到本地服务后由 Pandas 精确执行。该架构在测试中表现出了卓越的性能与准确性，它既保留了自然语言交互的便捷性，又确保了底层计算的严谨性。同时，由于数据处理全程在受控的本地环境中进行，也有效保障了数据安全与隐私。
四、总结与展望
本次探索让我们对大型语言模型的应用边界有了更为清晰的认知。它并非无所不包的解决方案，而是一个能力卓越的协同伙伴。我们的核心经验是：与其强迫模型执行其本身不擅长的任务，不如充分利用其核心优势（如语言理解与代码生成），并将其与领域内的专业工具进行深度耦合，实现优势互补。
通过这一思路，我们成功构建了一个兼具智能与可靠性的数据分析工具原型。未来，我们计划进一步优化模型生成代码的复杂度和稳定性，并探索其在数据可视化等领域的应用潜力。
我是 dify 实验室的阿亚，希望我们的探索过程能为您带来启发。你有什么好的想法，欢迎留言讨论。觉得好 ，请点赞在看！