【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析技术和人工智能领域，特别是一种能够通过定制化插件来增强数据处理能力的数据分析方法和系统，以及用于存储相关程序的存储介质。
技术介绍
1、随着数据科学的不断发展，数据分析在商业决策、科学研究和日常生活中扮演着越来越重要的角色。企业和组织需要从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务发展。然而现有数据分析工具往往存在功能局限性，不能满足用户针对不同业务场景的定制化需求。此外，扩展现有工具的功能往往需要专业的编程技能，这为非技术用户定制特定数据分析方法带来了困难。为解决这一问题，本专利技术提出一种基于定制化插件驱动的数据分析方法、系统及存储介质，旨在提供一种灵活、可扩展的数据分析解决方案，以满足不同用户或场景的特定数据分析需求。
2、llm(large language model)通常指的是大型的语言模型，这些模型使用深度学习技术，尤其是变换器(transformer)架构来训练。它们能够处理、理解和生成自然语言文本，并在多种语言任务中实现出色的表现，例如文本生成、机器翻译、问答、文本摘要、情感分析等。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种定制化插件驱动的数据分析方法、系统及存储介质，允许用户通过配置特定的插件来执行个性化的数据分析任务。这些插件遵循统一的接口标准，可独立于主程序运行，从而实现对数据分析功能的快速拓展和定制。增强了数据分析的灵活性，并简化了用户使用的复杂程度。
2、本专利技术的技术方案是：提供了一种插件定义方法，包
3、1.1插件需求分析：识别并明确插件的目的和功能，确定插件应解决的具体问题、预期的行为和性能要求；
4、1.2插件设计：创建插件架构和设计说明清单，这些清单明确定义了插件的内部结构、接口定义、数据流以及与主程序或其他插件之间的交互方式；
5、1.3插件接口规范制定：定义插件与主体程序或其他插件之间通信的标准化接口，包括输入输出参数、调用协议以及数据格式等；
6、1.4编程实现：根据设计文档和接口规范进行插件的编码工作。应用适当的编程语言和工具开发出可运行的插件组件；
7、1.5测试验证：实施单元测试、功能测试和性能测试等，确保插件按预期工作，且在主程序中正确交互和执行功能；
8、1.6插件发布：将编写好的插件清单发布到插件库中，提供详细的用户手册、安装指南和api文档，使开发者和用户能够了解如何正确安装、配置和使用插件，用户可以对插件进行评分反馈；
9、1.7维护更新：在插件发布后，定期提供技术支持，维护插件版本，修补程序中发现的错误，响应用户反馈及提升性能和功能。这种插件定义流程有助于系统化和标准化插件的开发过程，确保成果的质量和兼容性，并有利于插件的长期维护和迭代。
10、进一步的，所述步骤1.2插件设计步骤中的设计说明清单包括对插件的可扩展性、安全性和用户自定义选项的详细描述。
11、进一步的，所述步骤1.3插件接口规范制定步骤中，接口规范采用openapi规范进行定义。
12、进一步的，所述步骤1.4编程实现步骤中，所使用的编程语言包括但不限于java、python、c++或c#。
13、进一步的，所述步骤1.5测试验证步骤中，测试用例自动生成并覆盖所有已定义的接口规范。
14、进一步的，所述步骤1.6插件发布步骤中，插件库支持版本控制和历史版本回滚功能。
15、进一步的，所述步骤1.7维护更新步骤中，技术支持包括远程诊断、性能调优和安全补丁的提供。
16、本专利技术还提供一种计算机系统，用于执行所述的插件定义方法，所述计算机系统包括存储介质、至少一个处理器和与处理器通信连接的存储器，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述插件定义方法的步骤。
17、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的插件定义方法的步骤。
18、本专利技术还提供一种定制化插件驱动的数据分析方法，包括以下步骤：
19、2.1构建数据分析基础平台，该平台具备数据接入、预处理、存储、计算和展示等基本功能模块；
20、2.2设计并开发标准化插件平台，允许第三方开发者根据具体数据分析需求编写定制化插件，插件包含数据处理算法、模型、规则等核心逻辑，通过接口与数据分析基础平台无缝对接；
21、2.3用户根据实际需求在插件库中根据功能、评分、用户反馈等信息搜索插件，或定制所需插件；所述插件是预先安装在插件库，其功能针对特定的数据分析任务而设计，并与数据分析系统的其他组件通过定义明确的接口协议进行交互；
22、2.4将配置好的插件集成到数据分析系统中，以便插件可以访问和处理用户指定的数据集；
23、2.5用户提交待分析的需求，并选择满足实际分析需求所需的插件，插件可以是一个也可以是多个，提交分析需求的同时，维护对话上下文，以便在多轮交互中保持一致性和准确性。
24、2.6系统利用自然语言处理技术解析用户需求，将用户的意图和提取的实体与插件库中的定制插件进行语义匹配，找到最适合执行用户请求的插件。
25、2.7数据分析控制中心调用插件从数据平台查询数据，进行数据处理和分析，根据预设或动态生成的数据分析逻辑，对数据集执行算法计算、模式识别、统计分析等一系列操作；
26、2.8生成分析结果，插件调用后将分析数据输入大语言模型，根据语义匹配结果，生成反馈信息，告知用户系统已理解其请求并指派了相应的插件，大模型返回结果后并以用户指定的形式展示，如图表、报表、交互式控件或其他可视化手段，允许用户对语义分析的结果进行反馈，系统根据反馈进行调整，以提高语义理解的准确性。
27、进一步的，所述标准化插件平台提供的接口包括但不限于数据输入输出、数据处理请求、结果反馈等。
28、进一步的，所述用户在插件库中的搜索或定制插件步骤包括用户通过用户界面进行插件的搜索、选择、配置和安装。
29、进一步的，所述的插件库支持版本控制和依赖管理，以便于插件的更新和维护。
30、进一步的，插件库提供的功能、评分、用户反馈等信息用于辅助用户做出选择。
31、进一步的，所述维护对话上下文的步骤包括使用会话管理技术记录用户交互历史和当前状态。
32、进一步的，所述自然语言处理技术包括意图识别、实体提取和语义理解。
33、进一步的，所述自然语言处理技术能够根据插件的分析结果和用户的反馈信息，动态调整语义匹配算法和数据分析逻辑，以优化后续的语义分析结果。
34、进一步的，数据分析控制中心具备任务调度、性能监控和错误处理能力，确保数据分析流程的稳定性和可靠性。
35、进一步的，所述的分析结果展示支持自定义格式和样式，允许用户根据个人喜好和需求进行调整。
36本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种插件定义方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的插件定义方法，其特征在于，所述步骤1.2插件设计步骤中的设计说明清单包括对插件的可扩展性、安全性和用户自定义选项的详细描述。
3.根据权利要求1所述的插件定义方法，其特征在于，所述步骤1.3插件接口规范制定步骤中，接口规范采用OpenAPI规范进行定义。
4.一种定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，所述自然语言输入模块包括语音识别和文本解析功能，能够将用户的语音或文本输入转换为结构化分析需求。
6.根据权利要求4所述的定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，语言模型模块包括意图识别和实体提取机制，能够理解和执行复杂的语言指令，用于从用户的自然语言需求中提取关键信息。
7.根据权利要求4所述的定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，所述插件管理模块允许用户上传自定义插件，允许用户回退到插件的旧版本，并对其进行版本控制，提供插件依赖检查功能以确保插件的正确安装和运行
8.一种计算机系统，用于执行权利要求1至7中任一项所述的定制化插件驱动的数据分析方法，其特征在于，所述系统包括存储介质、至少一个处理器和与处理器通信连接的存储器，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据分析系统的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的定制化插件驱动的数据分析系统的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种插件定义方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的插件定义方法，其特征在于，所述步骤1.2插件设计步骤中的设计说明清单包括对插件的可扩展性、安全性和用户自定义选项的详细描述。
3.根据权利要求1所述的插件定义方法，其特征在于，所述步骤1.3插件接口规范制定步骤中，接口规范采用openapi规范进行定义。
4.一种定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，所述自然语言输入模块包括语音识别和文本解析功能，能够将用户的语音或文本输入转换为结构化分析需求。
6.根据权利要求4所述的定制化插件驱动的数据分析系统，其特征在于，语言模型模块包括意图识别和实体提取机制，能...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿可可，梁松竹，谢汶达，赵音龙，
申请(专利权)人：海纳致远数字科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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