大模型兩個重點應用方向——數據分析和長文本處理 原創
“ 數據分析和長文本處理是大模型在企業應用中的兩個最有價值，也最具落地場景的技術方向。”
隨著大模型技術和應用的不斷發展，大模型應用場景不但越來越豐富，而且也越來越深化；但有兩個應用場景可以說是現在2B場景中的重點場景——數據分析和長文本處理。
在信息時代，數據的重要性就不言而喻了；隨著云計算和大數據技術的發展，以及我們每天產生的海量數據，怎么對這些數據進行分析處理，是很多企業需要考慮的問題；在大模型技術發展之前，數據處理基本上都是靠人工運維，根據需求編寫大量的SQL和數據分析代碼。
但有了大模型之后，我們可以把大模型的能力應用到數據分析領域；簡單來說就是，讓大模型扮演DBA的角色，讓模型根據用戶需求，自己編寫SQL語句或數據處理代碼；這樣就能大大提升數據處理的速度。
其次關于長文本處理，受限于模型上下文窗口的限制，以及模型本身能力的問題(大模型在處理文本時，比較關注開頭和結尾，對中間內容處理能力較弱)；大模型在文本處理方面一直存在各種各樣的問題，特別是面對長文本或超長文本時，更是心有余而力不足。
因此，怎么解決模型的長文本處理問題是企業應用中必須面對的問題。
比如說RAG技術的出現，就是為了彌補大模型能力不足的問題，否則直接把所有文檔直接丟給大模型，那么就不需要去優化RAG了。
而且，數據分析和長文本處理是目前企業應用中最有價值，以及落地性最強的兩個典型場景。
數據分析場景
典型應用
應用類型 | 描述 |
自然語言問數 | 用戶用自然語言提問，模型自動生成 SQL/Pandas 查詢數據。 |
報表生成與解讀 | 讓模型根據數據生成日報/周報，自動分析趨勢、亮點、問題。 |
數據異常檢測解釋 | 對數據異常點進行解釋，提示潛在風險或原因。 |
BI 智能助手 | 與 Tableau、Power BI、FineBI 等工具結合，增強交互式分析體驗。 |
技術實現方式
- 使用LangChain/LangGraph + SQL/Pandas Agent自動生成代碼執行。
- 啟用工具調用（Tool Calling），模型僅負責生成分析邏輯，由工具執行。
- 與數據平臺對接（如 ClickHouse、BigQuery、Snowflake）打通數據流。
長文本處理場景
典型應用
應用類型 | 描述 |
合同/政策解析 | 自動提取關鍵條款、合規風險提示、要點摘要等。 |
客服知識庫構建 | 將海量文檔轉為結構化問答知識，供客服/機器人調用。 |
會議紀要整理 | 對會議語音轉錄或筆記進行摘要、分類、任務提取。 |
法律、科研文獻分析 | 提煉出作者觀點、研究方法、結果及結論，支持比對。 |
技術實現方式
- 使用RAG（檢索增強生成）技術，通過向量數據庫檢索文檔相關內容供大模型參考。
- 配合分段處理、層級摘要、多輪提問實現對極長文本的深入理解。
- 支持結構化輸出（如 JSON/表格），便于后續集成。
從技術本質上來說，其實就是讓模型扮演人的角色；作為數據分析師，大模型就是一個會寫SQL，寫代碼的人；作為長文本處理工具，大模型就是一個秘書和檔案管理人員，需要對文檔進行整理，總結，提煉。
本文轉載自???AI探索時代??? 作者：DFires
