多模态数据分析Agent系统产品系统

面向企业内部数据分析场景打造的智能Agent系统，支持自然语言提问，自动解析表格/文档/图片等多模态数据，完成数据清洗、统计分析、可视化生成与报告导出，替代传统人工取数分析流程。

1、多模态数据解析与理解模块：集成CLIP图文理解模型与OCR识别能力，实现对图片、表格、PDF文档等非结构化数据的自动解析与结构化提取；覆盖Excel、CSV、图片、PDF共4种主流数据格式，将多源异构数据统一转换为Agent可处理的标准化格式。
2、智能决策与任务编排模块（Agent核心）：基于ReAct推理框架构建Agent自主决策链路，支持自然语言提问的意图理解与任务拆解；通过LangChain实现任务规划、工具调度与结果校验的闭环逻辑；抽象统一工具调用基类，封装表格计算、统计分析、图表生成、文档检索4类业务工具，实现复杂分析任务的自动编排执行。
3、数据分析与可视化输出模块：自动执行数据清洗、统计分析与洞察计算，覆盖8类常见数据分析场景（如趋势分析、分布统计等）；支持动态图表生成与多格式分析报告导出，将分析结果自动整合为可视化看板或文档报告，辅助业务决策。

1、知识库构建与数据预处理：负责医疗科普知识库的采集与治理，通过Pandas完成文本清洗、去重脱敏、语义分块等预处理，调用Embedding模型生成向量数据集，构建结构化知识资产。
2、RAG检索架构搭建与优化：搭建“向量语义检索+关键词精准检索”的混合检索架构，调优分块粒度与Top-K召回参数，结合Milvus向量数据库提升检索效率。
3、Prompt工程与输出合规管控：针对医疗科普场景设计分级Prompt模板，加入输出约束与引用溯源机制，规范模型回答边界，规避违规诊疗建议
4、服务接口开发与线上部署：开发问答接口与知识库管理后台接口，基于FastAPI实现服务化封装，适配Web端与移动端调用，完成线上部署与运维保障