导读:AI 正在席卷所有行业,与其焦虑,不如拥抱。本文将带你实战一个强大的 AI 应用开发平台 Dify,仅需 5 分钟,无需一行代码,即可搭建一个能与你对话、帮你分析实验数据的 AI 助手。告别繁琐脚本,让科研回归专注! “太卷了!” 这可能是我们生信人最近最常挂在嘴边的一句话。曾几何时,写几行代码、分享个分析工具、用精美的图表展示数据,是一件充满创造力和乐趣的事情。 但现在,大模型(LLM)横空出世,它们写的代码甚至比很多人的更优雅、更高效。这不禁让我们思考:AI 会替代我们的工作吗? 对于重复性、程序化的工作,答案是肯定的。 但换个角度看,这也是一次解放。我们终于可以将自己从繁琐的脚本编写中解放出来,去关注更重要的事情——数据背后的科学问题。从今天起,我们也将更多地分享如何利用 AI 赋能我们的研究工作。 今天的主角,就是一款能让你轻松驾驭 AI 的神器——Dify。 简单来说,Dify 是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它能让你像搭积木一样,轻松创建和运营功能强大的 AI 应用。 我们将使用 Dify 最强大的功能之一——对话流(ChatFlow),它专为需要多步推理和记忆的复杂对话场景设计,简直是为数据分析任务量身定做! 部署说明:Dify 支持云端使用和私有化部署,对于数据敏感的用户非常友好。 话不多说,我们直接上手。假设你手里有一份实验数据(CSV格式),你想快速地向它提问,比如: 我们的目标:搭建一个 AI 助手,我们可以上传 CSV 文件,然后通过对话向它提问并获得分析结果。 创建后,你会进入一个画布界面,这就是 AI 的“大脑工作台”。我们的目标流程是:用户提问 → AI 读取我们的CSV数据 → AI 思考并回答。 让我们来问问它: 我:“请问所有班级中哪个班级的语文成绩最好” AI助手返回了一个可点击的 HTML 报告链接: 可以看到,AI 不仅理解了我们的意图,还生成了格式精美的报告。初步看来,效果相当不错! 上面的方法虽然简单,但依赖于 LLM 的通用指令理解能力。如果我们想进行更专业、更精准的结构化数据分析呢? Dify 的插件生态系统提供了更强大的选择。这里我们使用 新的工作流更简单: 我们用同样的数据再来测试一次,问一个更具体的问题: 我:“请问所有班级中哪个班级的语文成绩最好” AI助手这次返回了结构化的数据和一份详尽的分析报告: 1. 数据概览 2. 详细分析 3. 业务洞察 4. 建议与行动方案 综上所述,在所有班级中,高一(3)班的语文成绩最好。 看到这个结果,你是否感到了一丝震撼?报告很流程,准确性不敢苟同,两个流程报告的结果不一样,第二个流程计算的结果是对的,但是最后报告的结果又错了,因为我自己计算了一遍。 为什么这样呢,大模型的幻觉怎么解决,看到的网友请留言。 你可能会觉得,这不就是一个简单的问答工具吗?但请仔细思考它为我们带来的改变: 从繁琐的脚本中解放出来,将宝贵的精力聚焦于数据背后的科学问题——这正是 AI 赋能科研的核心价值。 今天,我们仅仅是浅尝辄止,利用 Dify 就轻松实现了一个过去可能需要数天开发才能完成的数据分析应用。它的潜力远不止于此,你还可以为它添加更复杂的逻辑、调用生信分析工具(如BLAST API),甚至将其打造成一个能自主完成多步分析任务的 AI Agent。 心动不如行动! 现在就访问 Dify 官网,亲手搭建你的第一个 AI 应用吧。欢迎在评论区分享你的奇思妙想和作品!别卷了!用 Dify 搭建你的专属 AI 数据分析报告助手
一、内卷之下,我们该何去何从?
二、主角登场:Dify 是什么?
https://dify.ai/zh
https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose
三、实战演练:三步构建一个 CSV 数据分析应用
第一步:创建对话流应用
第二步:设计 AI 工作流
+
号,选择 “文档提取器” 节点。这个节点的作用是让 AI 读取和“记住”我们上传的文档内容。+
号,添加一个 “LLM” 节点。这里你可以选择 GPT、Claude、文心一言等多种模型。
开始
→ 文档提取器
→ LLM
→ 结束
这个流程的含义是:当用户开始对话时,系统首先从我们上传的知识(CSV文件)中提取相关信息,然后把这些信息连同用户的问题一起交给 LLM 去“思考”,最后输出答案。第三步:上传数据并发布
四、进阶玩法:使用专业插件,让分析更智能
digitforce/data_analysis
插件,它是一个集成了数据查询、可视化和报告生成功能的专业数据分析工具。开始
→ data_analysis插件
→ 结束
{
"best_class":"高一(2)班",
"average_score":90.012,
"all_class_rankings":[
{"class_name":"高一(2)班","score":90.012},
{"class_name":"高一(4)班","score":81.156},
// ...
],
"summary":"语文成绩最好的班级是高一(2)班,平均分为90.01分"
}
班级语文成绩分析报告
五、这为什么是颠覆性的?
pandas
或 ggplot
代码。用自然语言就能即时获得洞察,将分析效率提升一个数量级。结语
本篇文章来源于微信公众号: 生信研修谷
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