Les flux de travail Dify et les assistants intelligents IA réinventent le modèle d'adoption des données d'entreprise

Nouvelles de l'IAPosté il y a 6 mois Cercle de partage de l'IA

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在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业的核心资产。如何从海量业务数据中快速提取有价值的信息，并以直观易懂的方式呈现，是企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键。同时，高效的信息传递机制如同企业的神经脉络，确保各项指令与数据能够及时、准确地抵达每一个 “细胞”。

过去，传统的数据获取与展示方式非常不便，效率低下，成本高昂。如今，随着技术的飞速发展，Dify 工作流与智能助理等融合 AI 技术的创新方案应运而生。这些变革性的方案彻底颠覆了传统模式，用户只需向智能助理简单描述需求，就能快速获取所需数据。数据开发人员无需再经历数据报表复杂的开发流程，只需利用 Dify 工作流进行快速配置。Dify 工作流如同为企业安装了强大的数字化引擎，极大地提升了运营效率，为企业数字化转型注入了强劲动力。本文将以项目管理系统为例，展示这种新方法在数据获取与展示方面的应用。

1.企业数据应用面临的挑战

企业在数据经营过程中，业务团队和数据团队常常面临着各自的痛点，系统层面也存在亟待解决的问题。

业务团队的痛点： 在洞察数据时，业务团队需要经过一系列链路层层传递需求，才能看到最终的数据和结论，等待时间漫长，决策效率大受影响。许多业务人员由于不熟悉 Excel 等数据处理工具，或者需要从系统中导出数据才能进行分析，不得不将数据整理和开发工作交给专业的 IT 团队。然而，IT 团队的响应速度往往难以满足业务部门快速变化的需求。原本使用 Excel 几分钟就能完成的任务，IT 团队可能需要花费数天时间才能交付，严重制约了业务的灵活性和响应速度。

数据团队的痛点： 数据团队常常需要投入大量时间和精力开发大量的报表以响应来自业务部门和领导层的各种数据需求。为了满足业务部门和领导层仅仅几分钟的数据查询需求，数据团队可能需要花费一周甚至更长时间来完成数据清洗、报表开发和部署等一系列工作。这种低效的工作模式不仅消耗了数据团队的大量精力，也难以真正发挥数据的价值。

系统集成的痛点： 当业务人员需要从多个数据源获取数据进行分析时，往往需要登录多个不同的业务系统，操作繁琐，效率低下。更令人头疼的是，部分系统还不支持移动端界面，使得用户无法随时随地获取数据，进一步限制了数据的应用场景和便捷性。

面对上述种种痛点，企业亟需一种更智能、更高效的数据分析方法来提升数据应用水平，赋能业务发展。智能分析应运而生，旨在解决这些传统数据应用模式下的弊端。

2.多种技术路线对比：NLP2SQL vs. NLP2API vs. NLP2Python

智能分析的实现路径多种多样，各有优劣。目前业界主流的技术路线主要包括 NLP2SQL、NLP2API 和 NLP2Python 三种。

2.1. NLP2SQL

NLP2SQL 的核心功能在于数据提取。这种技术方案借助大型语言模型 (LLM)，通过微调或使用 SQL 训练数据集，使模型能够理解自然语言并生成相应的 SQL 查询语句。在 SQL 生成阶段，NLP2SQL 仍然面临着准确率的挑战。尤其是在处理复杂查询，例如需要关联多表查询时，为了提高 SQL 生成的准确率，开发者必须向模型提供详尽的数据表结构和字段描述信息。此外，大型模型在判断表间关系方面的稳定性也相对不足，在复杂的数据环境下，容易出现误判或生成错误的 SQL 语句。

2.2. NLP2API

NLP2API 方法的核心思想是将数据进行语义化封装，并对外提供 API 接口。这种方法本质上类似于填空题。开发者预先定义好 API 接口和参数（相当于填空题的空），当用户提出数据查询需求时，大型模型负责理解用户意图，抽取出关键参数，并将其填充到预定义的 API 参数中。API 接口负责处理复杂的业务逻辑和数据查询操作，并将结果返回给用户。相比 NLP2SQL，NLP2API 的优势在于稳定性更高。API 接口封装了底层的复杂逻辑，大型模型只需关注用户意图理解和参数抽取，降低了出错的可能性。

2.3. NLP2Python

NLP2Python 方案则充分利用了 Python 语言的灵活性和强大的生态。开发者可以使用 Python 代码灵活地处理各种数据分析和处理任务，突破了 SQL 语句在某些场景下的局限性。例如，可以使用 Python 代码实现更复杂的算法预测和归因分析模型，并将这些模型与自然语言交互能力结合起来。然而，NLP2Python 方案也面临着稳定性方面的挑战，特别是当模型生成的 Python 代码出现错误时，可能会导致系统运行异常。但随着大型模型代码生成能力的不断提升，以及代码测试和验证技术的进步，NLP2Python 方案的潜力和应用前景也值得期待。

2.4. 技术抉择

综合考虑各种技术路线的优缺点，尤其是在稳定性和准确性方面的权衡，本次实践最终选择了 NLP2API 方案。NLP2API 方案在保证系统稳定性的前提下，能够较好地满足企业在数据查询和分析方面的需求。

3NLP2API 方案实践：Dify 工作流与智能助理

3.1. Dify 工作流概念与作用

Dify 工作流是一款专注于低代码开发领域的创新工具。它采用简洁直观的可可视化界面，允许用户通过拖拽和配置的方式快速搭建复杂的业务流程，无需编写大量代码即可实现高效的自动化工作流。Dify 工作流的这一特性极大地降低了技术门槛，使得业务人员和非专业开发者也能轻松参与到工作流的设计与构建中，打破了传统开发模式下开发人员与业务人员之间的沟通障碍，实现了技术 democratisation （民主化）。

在整个数据处理流程中，Dify 工作流扮演着核心的编排角色。当用户提出数据需求时，Dify 工作流首先会对用户的问题进行深度语义分析，通过自然语言处理 (NLP) 技术及内置的语义理解模型，精准提取用户需求中的关键参数信息。基于这些参数信息，Dify 工作流能够自动化地从各类预定义的数据源获取数据，这些数据源包括关系型数据库、文件存储系统以及第三方应用程序接口 (API) 等。

获取数据后，Dify 工作流会依据预先设定的业务规则和逻辑，对原始数据进行灵活的处理与转换，例如数据清洗、数据筛选、格式调整、数据聚合以及数据计算等一系列操作。完成数据预处理之后，Dify 工作流会将处理后的数据无缝传递给图表渲染环节。Dify 工作流可以根据数据的特点和用户的偏好，智能选择合适的图表类型（例如柱状图、折线图、饼图等）进行可视化呈现，使得数据更加直观易懂。

最后，为了实现数据的快速触达和高效共享，Dify 工作流还能够与企业内部常用的即时通讯 (IM) 系统（如企业微信）进行深度集成。Dify 工作流可以将最终生成的图表结果，以消息的形式精准发送给指定的用户、群组或部门，实现数据的即时共享与高效传递，从而打通数据应用的“最后一公里”。

3.2. AI 赋能参数处理和结果评估

Dify 工作流充分利用 AI 大型模型强大的自然语言处理能力，对用户提出的自然语言问题进行深度分析和理解，准确识别用户的真实诉求，并从中提取出有效的数据查询参数。然后，Dify 工作流就可以利用这些提取出的参数信息，自动化地执行相应的数据提取操作，从预定义的数据源（例如数据库、文件系统或其他应用程序）中获取目标数据。

例如，当用户在企业微信中向智能助理提出 “本周的票据签发总额是多少？” 这样的问题时，Dify 工作流可以通过 AI 大型模型分析用户query，识别出用户关注的指标类型是 “票据签发总额”，时间维度是 “本周”，进而将自然语言query 转化为结构化的元数据信息：

{
"type":"票据签发总额",
"time":"本周",
"start_date":"2024-12-16",
"end_date":"2024-12-22"
}

又例如，如果用户提出 “我想知道今年的手机整体销售总额。” 这样的问题，Dify 工作流同样可以通过 AI 模型理解用户意图，抽取出指标类型为 “手机销售总额”，时间维度为 “本年度”，并生成如下结构化元数据：

{
"type":"手机销售总额",
"time":"本年度",
"start_date":"2024-01-01",
"end_date":"2024-12-31"
}

通过上述方式，AI 大型模型可以将用户友好的自然语言转化为精确的数据查询指令，极大地简化了数据获取流程，提高了数据获取的效率和准确性，为后续的数据处理和分析工作奠定了坚实的基础。

更进一步地，AI 的能力不仅体现在数据提取和元数据识别方面，还可以应用于数据结果的专家级评估。Dify 工作流可以集成 AI 模型，对查询到的数据结果进行智能分析和评估，例如识别数据中的异常值、发现潜在的业务风险，并基于分析结果给出专业的应对措施建议，从而为用户提供更深层次的数据洞察和决策支持。

3.3. 图表渲染：ECharts

在数据可视化领域，ECharts 是一款强大的开源 JavaScript 图表库，它在将数据转化为直观、精美的图表方面发挥着关键作用，并具有高度的灵活性和丰富的图表类型。ECharts 提供了折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等数十种常见的图表类型。无论用户想要展示数据的趋势变化、对比关系，还是分布情况，都可以在 ECharts 中找到合适的图表呈现形式。此外，ECharts 还支持对图表进行深度定制，从颜色、字体、样式到交互效果，都可以根据用户的需求进行个性化设置，以满足不同场景下的可视化需求。

3.4. 智能助理：企业微信集成

企业微信是目前许多企业内部沟通与协作的首选平台，其丰富的应用功能为实现数据高效流转和可视化呈现提供了天然的优势。基于企业微信平台，可以轻松创建一个智能助理应用，构建一套从数据获取到图表展示的完整闭环流程。

在企业微信管理后台，管理员可以利用企业微信提供的应用开发功能，快速创建智能助理应用。这个过程主要包括对应用的基础信息进行配置，例如应用名称、应用头像、应用简介等，方便员工能够清晰识别并信任使用该应用。同时，管理员还需要配置智能助理应用的权限范围，明确限定该应用可以访问的企业数据资源以及可以执行的操作，保障企业的数据安全。

4. 应用效果展示

以项目管理场景为例，项目管理员可以通过企业微信智能助理，以自然语言交互的方式，快速获取项目数据，并以图表的形式直观展现。

例如，项目管理员可能希望查看上一年度用户故事的新增趋势，只需向智能助理提出类似 “查一下去年 Story 的新增趋势” 这样的问题，系统即可自动生成用户故事新增趋势的折线图。

再例如，项目管理员可能希望查看特定时间段内缺陷的严重程度分布，以评估研发质量。只需提问 “看看过去一季度 Bug 严重程度分布”，系统即可快速呈现缺陷严重程度的饼图。

又例如，项目管理员可能希望查看上一年度某个迭代的规划情况，只需提问 “我想了解下去年 8 月份迭代规划”，系统即可生成相应的迭代规划甘特图。

5. 方案价值与优势

5.1. 显著提升工作效率

过去，企业员工如果需要获取数据，则需要在多个业务系统之间来回切换登录，并进行繁琐的手工数据筛选和导出操作，整个过程耗时费力，效率低下。现在，借助智能助理，员工只需要用自然语言提出数据需求，系统即可自动触发数据获取、数据处理以及图表生成流程，瞬间获取所需信息。这极大地缩短了数据获取的时间，使员工可以将更多宝贵的时间和精力投入到更核心的业务分析和决策工作中，而非耗费在繁琐的数据收集和整理上。例如，市场部门的员工如果需要分析竞争对手的市场数据，以往可能需要花费数小时从多个渠道收集和整理数据，而现在通过智能助理，只需几分钟即可完成，工作效率得到了显著提升。

此外，Dify 工作流的低代码特性使得数据获取工作流的搭建工作量大大降低。业务人员无需专业的编程技能，通过简单的拖拽和配置即可完成工作流的创建。而且，工作流的自动化运行模式减少了人工干预，降低了人为操作失误导致的数据错误风险，确保了数据的准确性和一致性。避免了因数据问题导致的反复修改和返工，进一步提高了整体工作效率。

5.2. 大幅强化数据可视化效果

借助 ECharts 等强大的图表库，Dify 工作流可以将复杂的业务数据转化为直观生动的可视化图表。例如，使用折线图可以清晰地展示数据随时间变化的趋势，使用饼图可以直观地呈现各部分数据在总体中的占比情况。相比传统的表格数据，可视化图表更易于理解和分析。企业员工，无论是管理层还是一线业务人员，都能够迅速把握数据中的关键信息，为后续的决策提供有力的支持。

而且，ECharts 图表库提供了高度的定制化能力，可以根据具体的业务场景和用户需求进行个性化设计。用户可以灵活调整图表的颜色、字体、样式以及交互效果，突出图表中的重点数据信息，增强数据传达的针对性和有效性。例如，在财务报表分析场景中，可以使用不同的颜色和醒目的标注来突出关键财务指标的变化趋势，使得业务决策者能够对财务状况的变化一目了然。

5.3. 有力推动团队协作

Dify 工作流将所有的数据交互和图表展示都集中在企业微信统一平台上进行，打破了传统模式下部门之间的数据壁垒。不同部门的员工可以基于统一的平台实时共享数据和可视化图表，方便进行跨部门协作与高效沟通。例如，销售部门和市场部门可以基于相同的销售数据和市场分析图表，共同制定 согласованную （协调一致的）营销策略，提升整体的市场营销效率和协同作战能力。

此外，智能助理应用使得企业内部的信息传递更加及时和准确。员工可以随时随地通过企业微信获取最新的业务数据，避免了信息滞后对工作造成的延误，也减少了信息传递过程中的失真和误解，从而有效地增强了团队成员之间的信任和协作。

5.4. 显著削减运营成本

Dify 工作流的低代码特性大幅减少了系统开发的工作量，并且能够快速利用 AI 技术为数据应用赋能，从而帮助企业显著降低在人力成本方面的投入。企业无需再雇佣大量专业的数据处理人员，即可完成以前需要多人协作才能完成的复杂数据处理与分析任务，有效节省了人力资源开支。

同时，Dify 工作流的应用还可以帮助企业减少因数据错误和工作延误而带来的潜在成本损失。通过提高数据处理的准确性和工作效率，可以有效地避免因错误决策而导致的资源浪费和业务损失，降低因工作流程延误而产生的机会成本，从而为企业创造更多的经济效益。

6. AI 赋能企业未来展望

随着 AI 技术的迅猛发展和日益成熟，AI 在企业运营管理中的角色正在不断演变，并将有望彻底颠覆传统的软件开发理念和模式。传统的软件开发模式通常依赖专业的开发人员花费大量的时间和精力编写代码，导致开发周期长、开发成本高昂。未来，借助日益先进的 AI 技术，低代码甚至无代码开发平台将日益成熟和普及，使得非技术人员也能够轻松构建出功能强大的软件应用，实现软件开发的 democratisation （民主化）。

以 Dify 工作流、企业微信和 AI 技术构建的数据处理与可视化系统为例，这仅仅是 AI 技术赋能企业数字化转型升级的初步探索和尝试。展望未来，企业各个部门的员工都可以根据自身具体的业务需求，充分利用各种智能化的 AI 工具，快速搭建专属的数据处理与分析应用，极大地缩短应用开发周期，快速响应业务变化，提升企业整体的敏捷性和创新能力。

为了更好地迎接 AI 驱动的智能化未来，企业需要积极拥抱 AI 技术，并不断提升组织内部的 AI 素养。这既要求企业员工和管理层都必须不断学习 AI 相关的知识，也要求企业积极开展 AI 技能培训，提升员工的 AI 应用能力。

一方面，企业应该积极组织内部的 AI 技术培训，帮助员工深入了解 AI 的基本原理、核心技术、典型应用场景以及 AI 技术与自身业务工作的结合点，使员工能够熟练掌握和运用 AI 工具来解决实际工作中的问题，提升工作效率和创新能力。例如，市场营销人员可以学习如何利用 AI 进行精准的市场预测和用户画像分析，从而制定更有效的营销策略；财务人员可以学习和掌握如何借助 AI 技术进行智能财务风险评估和财务预算管理等工作。

另一方面，企业也要积极鼓励员工培养创新思维，主动探索 AI 技术在不同业务环节的应用可能性，推动 AI 技术在企业内部的全面普及和深度应用，从而加速企业整体的数字化转型进程。

展望未来，AI 技术将持续深入地重塑企业的运营模式和发展格局。企业唯有积极拥抱 AI 技术带来的变革机遇，不断加强学习和创新应用，才能在日趋激烈的市场竞争中保持领先地位，最终实现可持续发展。

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