一种基于大规模语言模型LLM的数据分析洞察生成方法

从复杂数据库中提取洞察对数据驱动决策至关重要，但传统手动生成洞察的方式耗时耗力，现有自动化数据分析方法生成的洞察不如人工生成的有洞察力，且存在适用场景受限等问题。下文将介绍一种新的方法，通过生成高层次问题和子问题，并使用SQL查询和LLM总结生成多表数据库中的见解。实验结果表明，该方法在见解的有洞察力和正确性方面优于现有方法。

1. 核心思想与创新点

《An LLM-Based Approach for Insight Generation in Data Analysis》提出了一种基于LLM的三阶段框架（假设生成→查询代理→总结模块），通过自动化流程从多表数据库中生成高质量文本洞察。其核心创新体现在：

• 分层问题生成机制：通过高/低层级问题分解，突破LLM的上下文限制。高层问题探索宏观模式，低层问题聚焦可验证的原子操作。
• 混合验证体系：结合SQL查询验证（客观正确性）与基于Elo评分的主观洞察力评估，构建双维度质量保障。
• 动态迭代优化：在总结阶段引入反射机制，通过多轮LLM自检修正信息偏差，抑制幻觉生成。

2. 技术架构详解

2.1 假设生成器（Hypothesis Generator）

• 层级分解策略：

  • 高层生成器（HL-G）接收精简版数据库描述，生成领域相关宏观问题（如"不同社会经济群体学业表现趋势"）
  • 低层生成器（LL-G）结合完整schema，将宏观问题分解为可SQL化的子问题（如"特许学校FRPM比例与SAT分数的相关性"）

• Prompt设计要点：

  # 高层生成示例Prompt
  """
  基于{精简数据库描述}，生成10个零售客户数据分析方向的高层问题，
  需体现业务行动导向，避免纯统计描述
  """
  
  # 低层分解示例Prompt 
  """
  针对{宏观问题}，结合{schema详情}生成5个可并行执行的子问题，
  需明确聚合方式(sum/avg)及关键字段
  """
  

2.2 查询代理（Query Agent）

• SQL生成优化：
  • 采用LangGraph SQL Agent实现动态查询规划
  • 查询代理是论文中用于生成SQL查询的组件。它的主要目标是生成能够回答子问题的SQL查询，并最小化生成的查询与真实查询之间的差异。

• ​生成SQL查询：查询代理根据子问题的内容，生成相应的SQL查询。这个查询是针对数据库中的特定表和字段进行的，旨在获取回答子问题所需的数据。
• ​最小化差异：查询代理的目标是最小化生成的查询与真实查询之间的差异。具体来说，它通过定义一个距离函数（如基于单元格精度和单元格召回率的调和平均数）来衡量查询结果之间的相似性，并尝试生成与真实查询结果最接近的查询。
  $$mindist(q_{gen}(D),q$$