业务和功能介绍
业务分析师团队每季度需花费大量时间准备业务回顾材料，手动整理数据、撰写分析结论效率低下且标准不统一。
本项目旨在构建基于大语言模型的智能报告生成系统，通过自然语言交互降低分析门槛，实现数据洞察的自动化提取与结构化呈现。
核心功能模块包括：对话式分析入口，支持用户以自然语言描述需求；LLM智能推理引擎，结合RAG架构从企业数据仓库检索关键信息；持久化记忆系统，保存用户偏好与对话历史，支持中断后连续分析；数据反馈闭环，采集用户评分与修正记录，持续优化输出质量。
业务流程为：用户输入分析需求→系统识别意图并检索相关数据→LLM生成结构化分析报告→用户查看、导出或反馈→系统记录反馈用于模型迭代。
本项目旨在构建基于大语言模型的智能报告生成系统，通过自然语言交互降低分析门槛，实现数据洞察的自动化提取与结构化呈现。
核心功能模块包括：对话式分析入口，支持用户以自然语言描述需求；LLM智能推理引擎，结合RAG架构从企业数据仓库检索关键信息；持久化记忆系统，保存用户偏好与对话历史，支持中断后连续分析；数据反馈闭环，采集用户评分与修正记录，持续优化输出质量。
业务流程为：用户输入分析需求→系统识别意图并检索相关数据→LLM生成结构化分析报告→用户查看、导出或反馈→系统记录反馈用于模型迭代。
项目实现
整体采用分层架构：前端为响应式Web界面，后端基于Python/FastAPI构建API服务，AI层调用OpenAI GPT-4与自研RAG管道，数据层使用Databricks/S3存储原始数据与向量索引。
我负责产品定义、LLM Prompt工程设计、RAG检索策略制定及跨部门协调。
核心成果：分析师基础材料准备时间平均减少60%，核心用户留存率提升25%，系统成为团队标准工具。主要难点在于LLM幻觉控制与数据准确性保障——初期生成报告存在事实性错误，我通过引入检索结果重排序、答案一致性校验及人工审核机制，将关键指标准确率从72%提升至95%以上，同时建立了用户反馈驱动的持续优化机制。
我负责产品定义、LLM Prompt工程设计、RAG检索策略制定及跨部门协调。
核心成果：分析师基础材料准备时间平均减少60%，核心用户留存率提升25%，系统成为团队标准工具。主要难点在于LLM幻觉控制与数据准确性保障——初期生成报告存在事实性错误，我通过引入检索结果重排序、答案一致性校验及人工审核机制，将关键指标准确率从72%提升至95%以上，同时建立了用户反馈驱动的持续优化机制。
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