負(fù)一
時(shí)隔好久痢士，最近一直在打比賽、參加黑客松茂装，不過(guò)再回頭來(lái)看 EconView 的設(shè)計(jì)大綱時(shí)候怠蹂，不禁覺(jué)得像是過(guò)了一個(gè)世紀(jì)，我選擇替換了一部分的設(shè)計(jì)少态，開(kāi)始了大模型和智能體的方向城侧。
零抄瓦、展示
「EconView 助手」智能體應(yīng)用 - Web
「EconView 助手」智能體應(yīng)用 - 企業(yè)微信
一播玖、引言
在前一篇《EconView（1）——設(shè)計(jì)大綱》中，我記錄了一個(gè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可視化平臺(tái) EconView 的設(shè)計(jì)初衷和初步建設(shè)藍(lán)圖迅箩。這個(gè)項(xiàng)目起源于對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)價(jià)值深度挖掘的熱情侨歉，以及對(duì)可視化分析在揭示復(fù)雜經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象與趨勢(shì)方面的重要作用的認(rèn)識(shí)屋摇。第一篇著重介紹了 EconView 的構(gòu)思緣起、功能模塊設(shè)計(jì)以及初期規(guī)劃的實(shí)施路徑为肮，展示了登錄界面摊册、數(shù)據(jù)錄入界面和 Cube（Headless BI）Playground 的實(shí)際截圖，詳述了從數(shù)據(jù)獲取颊艳、清洗茅特、分析到可視化的全流程挑戰(zhàn)及其學(xué)習(xí)價(jià)值，并制定了分階段整合國(guó)內(nèi)各級(jí)別和類(lèi)型經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的目標(biāo)棋枕。
在本篇《EconView（2）——大語(yǔ)言模型白修、智能體助手》中，將目光投向更為前沿的技術(shù)手段重斑，探討如何運(yùn)用大語(yǔ)言模型和智能體助手來(lái)提升經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析的方式與效率兵睛。大語(yǔ)言模型不僅具備強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解和生成能力，而且能夠解讀復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，為經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的處理和解讀賦予全新的智慧化力量祖很。與此同時(shí)笛丙，智能體助手則能夠提供個(gè)性化的交互體驗(yàn)，輔助用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢假颇、分析以及決策胚鸯，顯著提高工作效率和洞察力。因此笨鸡，本文的核心意義在于探索如何將這兩種先進(jìn)的人工智能技術(shù)融入 EconView 平臺(tái)之中姜钳，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理、智能化分析以及便捷化應(yīng)用形耗，從而推動(dòng) EconView 從一個(gè)傳統(tǒng)的可視化工具躍升為高度智能化的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析利器哥桥。
《A User’s Guide to GPT and LLMs for Economic Research》中提到，LLMs在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的核心應(yīng)用包括：
- 數(shù)據(jù)清理：通過(guò)理解語(yǔ)境和結(jié)構(gòu)激涤，自動(dòng)檢測(cè)并糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤或不一致之處拟糕，從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
- 編程與圖表制作：簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析流程倦踢，協(xié)助經(jīng)濟(jì)學(xué)家快速編寫(xiě)代碼并自動(dòng)生成各類(lèi)圖表已卸，直觀展示經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)關(guān)系。
- 拼寫(xiě)與語(yǔ)法檢查：確保學(xué)術(shù)報(bào)告硼一、論文和其他書(shū)面材料的語(yǔ)言準(zhǔn)確性，減少人為疏漏梦抢。
- 文獻(xiàn)摘要與綜述：高效提煉大量文獻(xiàn)的關(guān)鍵要點(diǎn)般贼，幫助經(jīng)濟(jì)學(xué)家追蹤最新研究成果，形成有力的理論支撐或政策建議奥吩。
二哼蛆、待續(xù)
仍具遙遠(yuǎn)。
