【收藏必备】从零开始学习:大模型在数据分析和长文本处理中的应用实践
文章介绍了大模型在企业应用中的两大核心场景:数据分析和长文本处理。数据分析场景下,大模型可扮演DBA角色自动生成SQL和代码;长文本处理则通过RAG技术解决上下文限制问题。这两大场景是企业应用中价值最高、落地性最强的典型应用。文章还提供了从零学习大模型的路径和资源,帮助技术人抓住AI风口,实现职业转型。
“ 数据分析和长文本处理是大模型在企业应用中的两个最有价值,也最具落地场景的技术方向。”
随着大模型技术和应用的不断发展,大模型应用场景不但越来越丰富,而且也越来越深化;但有两个应用场景可以说是现在2B场景中的重点场景——数据分析和长文本处理。
在信息时代,数据的重要性就不言而喻了;随着云计算和大数据技术的发展,以及我们每天产生的海量数据,怎么对这些数据进行分析处理,是很多企业需要考虑的问题;在大模型技术发展之前,数据处理基本上都是靠人工运维,根据需求编写大量的SQL和数据分析代码。

但有了大模型之后,我们可以把大模型的能力应用到数据分析领域;简单来说就是,让大模型扮演DBA的角色,让模型根据用户需求,自己编写SQL语句或数据处理代码;这样就能大大提升数据处理的速度。
其次关于长文本处理,受限于模型上下文窗口的限制,以及模型本身能力的问题(大模型在处理文本时,比较关注开头和结尾,对中间内容处理能力较弱);大模型在文本处理方面一直存在各种各样的问题,特别是面对长文本或超长文本时,更是心有余而力不足。
因此,怎么解决模型的长文本处理问题是企业应用中必须面对的问题。

比如说RAG技术的出现,就是为了弥补大模型能力不足的问题,否则直接把所有文档直接丢给大模型,那么就不需要去优化RAG了。
而且,数据分析和长文本处理是目前企业应用中最有价值,以及落地性最强的两个典型场景。
数据分析场景
典型应用
| 应用类型 | 描述 |
|---|---|
| 自然语言问数 | 用户用自然语言提问,模型自动生成 SQL/Pandas 查询数据。 |
| 报表生成与解读 | 让模型根据数据生成日报/周报,自动分析趋势、亮点、问题。 |
| 数据异常检测解释 | 对数据异常点进行解释,提示潜在风险或原因。 |
| BI 智能助手 | 与 Tableau、Power BI、FineBI 等工具结合,增强交互式分析体验。 |
技术实现方式
- 使用 LangChain/LangGraph + SQL/Pandas Agent自动生成代码执行。
- 启用工具调用(Tool Calling),模型仅负责生成分析逻辑,由工具执行。
- 与数据平台对接(如 ClickHouse、BigQuery、Snowflake)打通数据流。
长文本处理场景
典型应用
| 应用类型 | 描述 |
|---|---|
| 合同/政策解析 | 自动提取关键条款、合规风险提示、要点摘要等。 |
| 客服知识库构建 | 将海量文档转为结构化问答知识,供客服/机器人调用。 |
| 会议纪要整理 | 对会议语音转录或笔记进行摘要、分类、任务提取。 |
| 法律、科研文献分析 | 提炼出作者观点、研究方法、结果及结论,支持比对。 |
技术实现方式
- 使用 **RAG(检索增强生成)**技术,通过向量数据库检索文档相关内容供大模型参考。
- 配合 分段处理、层级摘要、多轮提问实现对极长文本的深入理解。
- 支持结构化输出(如 JSON/表格),便于后续集成。
从技术本质上来说,其实就是让模型扮演人的角色;作为数据分析师,大模型就是一个会写SQL,写代码的人;作为长文本处理工具,大模型就是一个秘书和档案管理人员,需要对文档进行整理,总结,提炼。
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