Автоматизированный агент аналитики данных для оптимизации бизнес-операций на основе больших языковых моделей
Выполнили: Милова Ирина Валерьевна и Подолякина Анастасия Алексеевна
В отчёте описана система Analytica, веб-агент аналитики табличных бизнес-данных. Реализованная система включает backend на FastAPI, frontend на Next.js, локальное хранение данных в SQLite, загрузку CSV-файлов, профилирование наборов данных, детерминированное выполнение аналитических операций, настраиваемое LLM-планирование, создание артефактов и подготовку отчётов. Основной принцип архитектуры состоит в разделении интерпретации запроса на естественном языке и численных вычислений. Языковые модели могут использоваться для планирования и объяснения в настроенных режимах, однако аналитические значения вычисляются программными модулями и проходят проверки перед выдачей пользователю. Система поддерживает групповые агрегации, тренды, анализ качества данных и выбросов, бизнес-KPI, анализ связей, графики, таблицы, отчётные артефакты и сравнительный анализ нескольких наборов данных через изолированные ветви выполнения. Итоговая оценка выполнена на 19 детерминированных benchmark-сценариях. Зафиксированы 100.0% успешного завершения и 84.2% аналитической корректности. Три ошибки остаются открытыми: ошибка группировки в медицинском сценарии и две ошибки в follow-up сценариях. Поэтому система рассматривается как рабочий программный прототип с явно указанными ограничениями, а не как полнофункциональная BI-платформа.
Руководитель проекта:
Кафедра информационных систем и технологий (Нижний Новгород): профессор
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.