LLM and Agent-Driven Data Analysis: A Systematic Approach for Enterprise Applications and System-level Deployment

📄 arXiv: 2511.17676v1 📥 PDF

作者: Xi Wang, Xianyao Ling, Kun Li, Gang Yin, Liang Zhang, Jiang Wu, Annie Wang, Weizhe Wang

分类: cs.DB, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

提出基于LLM和Agent的企业数据分析系统，提升数据访问效率与安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 企业数据分析 大型语言模型 AI Agent SQL生成 自然语言查询

📋 核心要点

  1. 传统企业数据分析面临数据访问门槛高、分析效率低的问题，难以满足快速变化的业务需求。
  2. 论文提出一种基于LLM和Agent的企业数据分析系统，旨在降低数据访问门槛，提升分析效率，并保障数据安全。
  3. 通过创新框架，系统实现了复杂查询理解、多Agent协作、安全验证和计算效率，并在实际用例中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

生成式AI和Agent技术的快速发展正在深刻地改变企业数据管理和分析。传统数据库应用和系统部署正受到AI驱动工具的影响，例如检索增强生成（RAG）和向量数据库技术，它们为企业知识库的语义查询提供了新的途径。同时，数据安全和合规性是组织采用AI技术的首要任务。对于企业数据分析，由大型语言模型（LLM）和AI Agent驱动的SQL生成已成为连接自然语言和结构化数据的关键桥梁，有效地降低了企业数据访问的门槛，并提高了分析效率。本文重点关注企业数据分析应用和系统部署，涵盖了一系列创新框架，实现了复杂的查询理解、多Agent协作、安全验证和计算效率。通过代表性的用例，讨论了与分布式部署、数据安全以及SQL生成任务中固有的困难相关的关键挑战。

🔬 方法详解

问题定义：企业数据分析面临的主要问题是数据访问的复杂性和效率低下。传统方法需要专业人员编写复杂的SQL查询，这对于非技术人员来说门槛很高。此外，数据安全和合规性也是企业关注的重点，需要确保数据访问的安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）和AI Agent技术，将自然语言查询转换为SQL查询，从而降低数据访问的门槛。通过多Agent协作，可以实现更复杂的查询理解和分析。同时，引入安全验证机制，确保数据访问的安全性。

技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 自然语言查询理解模块，负责将用户输入的自然语言查询转换为系统可理解的语义表示；2) SQL生成模块，利用LLM将语义表示转换为SQL查询；3) 多Agent协作模块，支持多个Agent协同完成复杂的查询和分析任务；4) 安全验证模块，负责验证用户权限和查询的安全性；5) 执行引擎，负责执行生成的SQL查询并返回结果。

关键创新：该系统的关键创新在于将LLM和Agent技术应用于企业数据分析，实现了自然语言到SQL的转换，降低了数据访问的门槛。多Agent协作机制可以处理更复杂的查询和分析任务。此外，安全验证模块确保了数据访问的安全性。

关键设计：具体的LLM选择和训练策略（未知），Agent之间的协作方式（例如，任务分解、结果汇总）（未知），安全验证的具体策略（例如，基于角色的访问控制、数据脱敏）（未知）。这些细节将直接影响系统的性能和安全性。

📊 实验亮点

论文通过代表性的用例展示了该系统的有效性，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知。未来的研究可以进一步评估该系统在不同数据集和查询场景下的性能，并与其他方法进行比较。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于企业数据分析领域，例如智能客服、商业智能、风险管理等。通过降低数据访问门槛，可以赋能更多业务人员进行数据分析，提高决策效率。同时，该系统可以帮助企业更好地管理和利用数据资产，提升竞争力。

📄 摘要（原文）

The rapid progress in Generative AI and Agent technologies is profoundly transforming enterprise data management and analytics. Traditional database applications and system deployment are fundamentally impacted by AI-driven tools, such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) and vector database technologies, which provide new pathways for semantic querying over enterprise knowledge bases. In the meantime, data security and compliance are top priorities for organizations adopting AI technologies. For enterprise data analysis, SQL generations powered by large language models (LLMs) and AI agents, has emerged as a key bridge connecting natural language with structured data, effectively lowering the barrier to enterprise data access and improving analytical efficiency. This paper focuses on enterprise data analysis applications and system deployment, covering a range of innovative frameworks, enabling complex query understanding, multi-agent collaboration, security verification, and computational efficiency. Through representative use cases, key challenges related to distributed deployment, data security, and inherent difficulties in SQL generation tasks are discussed.