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平台 · 資料代理

會把推理過程存檔的代理

聊天機器人給答案，分析師給推導過程。DataFact 的代理是奔著後者做的：規劃這次調查，把找到的東西互相查核，最後交出一份你能在審查會上為它辯護的東西。

  • 多步規劃
  • 跨通道互證
  • SaaS 或自架

一次執行的解剖

它做了什麼，你能讀出來

每一次執行都可以檢視：它拆出了哪些子問題、每一步走的是哪條通道、花了多久，以及它在哪一步調和了兩個互相打架的來源。

當有人質疑結論時，爭的是證據本身，而不是這台機器能不能信。

執行 · 毛利追查已完成
  1. 01拆解問題3 個子問題
  2. 02從文件檢索9 個片段 · 2 張圖
  3. 03查詢資料倉儲2 次查詢 · 1.2 秒
  4. 04交叉比對兩邊解決 1 處衝突
  5. 05帶出處成文附上 4 條引用

能力

一次執行和一句回覆的差別

正是這些行為，決定了一個東西是被試一次就放下，還是被真正接進日常工作流。

01

規劃

路線是在執行中定的

一個追問原因的問題，一次檢索答不了。代理把它拆成子問題，而第一步找到的東西會改變第二步往哪看——而不是照著一條在什麼都還不知道時就定死的鏈條走。

  • 問題被拆成子問題，各自帶自己的檢索
  • 後面的步驟取決於前面的步驟回傳了什麼
  • 子問題彼此獨立時，工作分給多個代理
02

互證

來源之間互相查核

當報告說一套、表裡說另一套時，取平均是錯的答案。這次執行會把分歧攤開，說明它信了哪個來源，以及為什麼。

  • 文件裡的發現和資料倉儲結果交叉查核
  • 衝突是被報出來的，不是被抹平的
  • 信心度取決於兩條通道是否一致
03

釐清

問題有歧義時它會反問

人們打出來的問題有一半是沒說清的——哪個區域、哪套會計年度、含稅還是未稅。猜的結果是一個自信的錯誤答案。代理會帶著它能看到的選項來問，然後從你的回答繼續。

  • 有針對性的追問，並給出具體選項
  • 執行從你的回答處繼續，不用從頭再來
  • 如果你更希望它自己取預設值，可以略過
04

產出

是一份資產，不是一則聊天訊息

出來的東西有資料、圖表、寫好的結論和一條引用鏈——扎實到可以直接貼進決策備忘錄，下個月還能對著新資料重跑一遍。

  • 圖表和敘述一起生成
  • 每一條論斷都帶自己的引用編號
  • 為週期性審查安排定時重跑
05

觸達

問題在哪被問出，它就在哪

代理被發布到你的人本來就在用的介面上：主控台、嵌進你自己應用裡的元件、給你系統呼叫的 API，或者那個問題本來就會被問出來的聊天工具裡的機器人。

  • 給分析師用的主控台
  • 可嵌入你內部應用的對話元件
  • Slack、Telegram、釘釘和飛書的原生機器人——設定即可，不用另外開發
  • 開放 API，接進 Teams 或你在跑的任何其他應用

代理類型

按任務設定，而不是一個通用聊天機器人

不同的問題需要不同的機器。一個代理只被配上它需要的資源，多一分都沒有——這讓它的答案和它的權限同時收緊。

知識型

文件問答

綁定到選定的文件集合。回傳正文、表格和圖，並帶頁級引用。

分析型

查詢生成

綁定到一個 schema 和一個分析模型。產出受管的 SQL、結果和圖表。

調查型

多來源執行

兩條通道都綁。先規劃、拆分、互證，然後才寫結論。

輔助型

不掛任何資料

只有提示詞和技能，用於不該碰公司資料的起草與推理任務。

來自不光鮮那一半的記錄

全部文章

從這裡開始

帶一個沒人抽得出時間回答的問題來 團隊真正關心的問題。

那個每次都要分析師花兩天的週期性調查。我們會在展示過程中為它搭一個代理，並把整個執行過程給你看。

試用 Demo 看它怎麼運作

您的資料與每個答案保持連結。