怎么用 AI 构建高效的数据分析工作流？
科技
职场
2024-05-28 07:23
上海
本文首发于专栏：数据化分析案例库，其中已经更新了 18 个案例，计划至少更新 100 个案例，限时优惠价 28 元。随着案例的增加，该专栏将会逐渐涨价，6.18 之后价格将上涨至 58 元，满 100 个案例后将涨价至 280 元，但现在订阅还可以享受特别优惠价 28 元。由于该专栏是买断制，所以早期购买者无需额外再花钱，一次付费，永久阅读。之前我写过一篇文章《怎么打造自己的 AI 智能体？》，其中的人设与回复逻辑比较复杂，特别是技能较多，当目标任务的步骤较多，或对结果的准确性和格式有严格要求时，就可以利用工作流来提升工作效率和质量。例如，我总结了一个数据化分析的流程，从处理数据，到分析数据，再到应用数据，每个模块都可以细分成很多步骤，其中有些工作是重复且繁琐的，例如在处理数据的时候，需要快速识别数据的典型特征。当我有了 AI 智能体之后，就可以按照数据化分析的流程，建立相应的工作流，组合使用不同的大模型、插件、代码等功能，提升数据分析的效率。所谓术业有专攻，每个工作流都有自己的专业技能，它们组成一个「AI 专家团队」，共同帮助我解决相关的专业问题，最终获得我想要的结果。比如，当我在处理数据的时候，可以调用 clsj 工作流；在分析数据的时候，可以调用 fxsj 工作流；在应用数据的时候，就可以调用 yysj 工作流。用浏览器登录 coze 平台：coze.cn
在左边的导航栏，选择「个人空间」。
点击页面顶部的「工作流」，并单击「创建工作流」，具体配置如下：
工作流名称：clsj
工作流描述：处理数据：输入原始数据，用 AI 进行预处理。
确认之后，进入工作流的编辑页面，设置「开始」节点的输入变量名为 input。
点击左边「大模型」后面的 + 号，即可在工作流中增加一个大模型，选择模型和设置 Temperature（用于控制输出结果的随机性），并根据你自己想要实现的功能，设置适当的提示词。下面是我为处理数据设置的提示词，后续还将不断优化，仅供参考。
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按照「开始→大模型→结束」的顺序，把节点首尾连接起来，在「大模型」中引用「开始」的 input，在「结束」中引用「大模型」的 output。
配置完成之后，点击页面右上方的「试运行」，输入一些数据之后，点击「运行」，等待运行完成没有问题之后，点击页面右上方的「发布」。
工作流成功发布之后，就可以前往 Bots 页面，进入自己创建的 AI 智能体，在编排页面找到技能区域的工作流，点击右边的 + 号，即可添加前面创建好的工作流。
为了让 AI 更好地识别并调用相应的工作流，我们可以在 Bot 的回复逻辑中增加以下内容：
## Workflows 工作流
- 当用户开头输入「处理数据」时，调用 clsj 工作流。最后，在预览与调试区域，先输入「处理数据：」，紧接着从表格中复制一些待处理的数据进去，发送给 AI 之后，它就会自动调用 clsj 工作流，并输出相应的处理结果，例如：工作流的本质是一个 IPO 的过程，I 代表 Input，也就是用户输入的信息，P 代表 Process 或 Prompt，也就是用提示词让大模型处理的过程，O 代表 Output，也就是输出的结果。你也可以用 AI 构建更加高效的工作流，提升自己的工作效率，特别是一些模式化、重复性的工作。但需要提醒你注意的是，不要把所有工作全部交给 AI 来完成，而要进行适当的整合和创新，并对工作的最终结果负责，否则你的工作可能很快就会被 AI 所取代。构建工作流的过程，其实也是反省自身工作价值的好机会，当我们用 AI 提升工作效率之后，就有时间去做那些更有价值的事情。你可以扫描下方的二维码，体验用 AI 工作流处理数据的效果，如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎你随时反馈。![]()
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