iNeuOS 作为工业联网操作系统，长期承担设备接入、数据采集、数据治理、组态建模、远程控制、告警联动等核心能力。随着企业数字化转型升级，业务部门对“即问即得”的数据分析需求较迫切，传统报表开发模式逐渐难以满足“多角色、快响应、强解释”的使用场景。

      iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴的接入，正是解决这一问题。它将自然语言理解能力与工业数据分析流程深度结合，让用户通过一句业务问题即可完成“数据定位、查询执行、结果分析、图表输出、报告生成”的完整闭环，显著降低了数据使用门槛。

      对企业而言，价值体现在四个方面：

1. 降低分析门槛：非技术人员也可以完成跨表、跨维度分析，减少对专业开发人员的依赖。
2. 提升决策效率：从“提出问题”到“拿到结论”时间显著缩短，支撑现场快速响应。
3. 统一分析标准：通过技能与流程沉淀，将企业经验固化为可复用规则，提升分析一致性与可追溯性。
4. 减少定制开发：随着企业业务发展，在现有系统满足不了业务需求时，通过问数的方式，减少定制开发的成本。

      集成打开效果图：

图0 iNeuOS 集成智能问数入口

说明：从 iNeuOS 菜单直接进入智能问数能力，实现平台级统一入口。

二、iNeuOS_AiInsight整体介绍

      iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴是一个面向企业场景的智能数据应用平台。围绕“会问、会查、会算、会画、会总结”的目标，平台提供技能、数据源、知识库、提示词、模型管理、工作流、应用程序等完整能力。

      它不是单点问答工具，而是可持续扩展的分析中台：既支持业务人员快速使用，也支持技术团队持续沉淀方法、封装流程、治理数据资产。

2.1 框架实现原理

      问数过程采用“上下文装配 + 智能体分步执行 + 结果流式反馈”的架构。

      第一步，用户在入口侧选择分析上下文。

      用户可以同时选择数据库、知识库、技能和上传文件。系统会将这些选择作为本次任务上下文，避免智能体在无边界条件下进行盲目推理。

      第二步，系统自动构建数据执行边界。

      后台会读取已选数据源的表结构、字段信息和可用资源，明确“能查什么、不能查什么”，并将这些约束交给智能体执行层，减少错误查询和越权访问。

      第三步，智能体进行分步规划和工具调用。

      系统不是一次性给答案，而是按“思考、分阶段、选动作、填参数”的方式循环执行。典型动作包括：只读数据查询、代码分析、知识检索、技能脚本执行、图表与报告渲染等。

      第四步，结果实时可见。

      前端会持续接收后端步骤事件，用户可看到“正在分析什么、执行了哪些步骤、得到什么中间结果”，提升结果可信度与过程可解释性。

      第五步，安全与准确性双重保障。

      在数据库问数场景下，系统默认仅允许查询类语句，禁止高风险写操作。对于复杂统计、图表计算等任务，系统使用受控执行环境处理，确保分析过程稳定可控。

2.2 核心技术

      大模型智能体执行框架：将用户问题拆解为可执行步骤，支持多轮分析、动态纠错与阶段性收敛。

      自然语言到查询语句的转换能力：基于数据库结构上下文理解问题意图，自动生成可执行查询，降低人工写语句成本。

      多数据源统一接入能力：支持数据库、表格文件、知识资料等多源混合分析，满足工业现场复杂数据组合场景。

      数据结构摘要增强能力：自动提取表结构与字段语义，降低模型“猜表名、猜字段”的概率，提升查询准确性。

      只读安全控制机制：默认禁止破坏性语句，避免分析过程误修改生产数据。

      代码解释与分析执行能力：支持统计计算、清洗转换、特征提取、趋势分析和图表构建，覆盖问数后的深度分析需求。

      技能化知识沉淀机制：将行业规则、分析模板、图表映射、时间窗口策略固化为技能，实现经验复用与标准输出。

      流式交互与可视化输出能力：过程可视、步骤可追踪、结果可图形化，支持文本、表格、图表、报告多形态交付。

2.3 创新点

      相较传统固定报表系统和单一 SQL 问答工具，iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴的创新主要体现在：

      从“查数”升级到“任务执行”：不仅回答“是什么”，还能完成“怎么查、怎么算、如何展示”的全过程。

      从“单源查询”升级到“多源融合分析”：同一问题可联合数据库、文件、知识库和技能资源，支持更贴近业务的问题表达方式。

      从“即时问答”升级到“经验沉淀”：企业可把成熟分析方法封装为技能，持续迭代，不断提升组织级分析能力。

      从“黑盒答案”升级到“透明过程”：每一步动作都可观察、可追溯，帮助用户理解结论来源，增强业务信任。

      从“结果文本”升级到“决策产物”：支持图表、看板和报告输出，直接面向管理汇报和业务决策场景。

      从“孤立系统”升级到“平台级集成”：已与 iNeuOS 主系统深度融合，通过统一入口与身份体系提升整体使用体验。

2.4 主要特性

n  支持自然语言问数，自动完成数据查询与结果整理。

n  支持数据库、文件、知识库等多源数据分析。

n  支持曲线图、柱状图、表格、报告等多种输出形式。

n  支持技能选择，按业务规则执行分析流程。

n  支持只读安全策略，保障生产数据安全。

n  支持用户级数据隔离，确保访问边界清晰。

n  支持流式展示、任务停止与历史会话追溯。

n  支持工业点位时序分析与图表化展示。

三、iNeuOS_AiInsight功能应用案例

1：独立部署登录界面

      说明：用户通过登录进入系统，完成基础身份校验，为后续权限与数据隔离提供保障。 

图：登录界面

2：系统默认操作台

      说明：展示默认工作台，用户可在此快速进入模型、数据源、技能、知识库等核心功能。

图：系统默认操作台

3：模型管理-创建模型

      说明：创建可用模型配置，作为智能问数和智能体执行的基础能力来源。

图：模型管理-创建模型

4：模型管理-测试配置的模型

      说明：对已配置模型进行连通性和效果验证，确保后续分析任务稳定运行。

图：模型管理-测试配置的模型

5：数据源-增加数据源

      说明：接入数据库等外部数据源，建立问数任务的数据基础。

图：数据源-增加数据源

6：技能-上传技能

      说明：上传企业自定义技能，将行业经验和分析流程沉淀为可复用能力。

图：技能-上传技能

7：技能-查看技能

      说明：查看技能详情与说明，帮助用户理解技能用途与执行规则。

图：技能-查看技能

8：技能-使用技能分析数据

      说明：选择技能后发起分析，系统按技能流程执行数据处理与结果输出。

图：技能-使用技能分析数据

9：技能-问数分析过程

      说明：展示问数过程中的分步执行状态，提升分析过程透明度。

图：技能-问数分析过程

10：技能-问数分析结果

      说明：展示问数后的文本化结论和结构化结果，便于业务理解。

 

图：技能-问数分析结果

11：技能-问数分析结果（图表）

      说明：将分析结果图形化展示，便于观察趋势、对比差异和辅助决策。

图：技能-问数分析结果（图表）

12：提示词-新增提示词

      说明：新增提示词模板，提升特定场景下的问数稳定性与表达一致性。