业务和功能介绍
广告运营团队排查曝光数据异常时，需登录多个平台、手动导出Excel、交叉比对预算与素材状态，单次分析耗时15分钟以上，且易遗漏关键根因。
本项目目标是将多步骤人工工作流转化为单一自然语言交互的自动化诊断产品，帮助分析师快速定位曝光下降原因并获取优化建议。核心功能模块包括：自然语言输入解析，理解用户诊断需求；智能数据查询引擎，自动调用广告平台API获取相关指标；根因分析模块，基于规则引擎与LLM推理定位问题来源；结果可视化与导出，生成结构化诊断报告。
业务流程为：用户输入问题→Agent解析意图并查询多源数据→系统分析根因并排序→生成诊断报告与优化建议→用户一键导出或跳转执行。
本项目目标是将多步骤人工工作流转化为单一自然语言交互的自动化诊断产品，帮助分析师快速定位曝光下降原因并获取优化建议。核心功能模块包括：自然语言输入解析，理解用户诊断需求；智能数据查询引擎，自动调用广告平台API获取相关指标；根因分析模块，基于规则引擎与LLM推理定位问题来源；结果可视化与导出，生成结构化诊断报告。
业务流程为：用户输入问题→Agent解析意图并查询多源数据→系统分析根因并排序→生成诊断报告与优化建议→用户一键导出或跳转执行。
项目实现
系统采用微服务架构：前端为轻量级Web界面，后端使用Python/FastAPI处理业务逻辑，AI层集成OpenAI GPT-4进行意图识别与根因推理，数据层对接广告平台API与内部数据仓库。
我负责产品从0到1的创新落地，包括需求抽象、LLM Prompt工程、交互设计、安全API协议定义及跨部门协调。核心成果：单次分析任务耗时从15分钟降至2分钟，效率提升7.5倍，三个月内70%的活跃分析师采纳使用。
主要难点在于多平台数据格式不一致与API限流问题——不同广告平台返回字段命名和结构差异大，我通过设计统一数据适配层和异步队列处理机制，解决了数据标准化与高频查询稳定性问题，确保系统在高并发场景下仍保持3秒内响应。
我负责产品从0到1的创新落地，包括需求抽象、LLM Prompt工程、交互设计、安全API协议定义及跨部门协调。核心成果：单次分析任务耗时从15分钟降至2分钟，效率提升7.5倍，三个月内70%的活跃分析师采纳使用。
主要难点在于多平台数据格式不一致与API限流问题——不同广告平台返回字段命名和结构差异大，我通过设计统一数据适配层和异步队列处理机制，解决了数据标准化与高频查询稳定性问题，确保系统在高并发场景下仍保持3秒内响应。
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