负一
时隔好久，最近一直在打比赛、参加黑客松，不过再回头来看 EconView 的设计大纲时候，不禁觉得像是过了一个世纪，我选择替换了一部分的设计，开始了大模型和智能体的方向。
零、展示
「EconView 助手」智能体应用 - Web
「EconView 助手」智能体应用 - 企业微信
一、引言
在前一篇《EconView（1）——设计大纲》中，我记录了一个经济数据可视化平台 EconView 的设计初衷和初步建设蓝图。这个项目起源于对经济数据价值深度挖掘的热情，以及对可视化分析在揭示复杂经济现象与趋势方面的重要作用的认识。第一篇着重介绍了 EconView 的构思缘起、功能模块设计以及初期规划的实施路径，展示了登录界面、数据录入界面和 Cube（Headless BI）Playground 的实际截图，详述了从数据获取、清洗、分析到可视化的全流程挑战及其学习价值，并制定了分阶段整合国内各级别和类型经济数据的目标。
在本篇《EconView（2）——大语言模型、智能体助手》中，将目光投向更为前沿的技术手段，探讨如何运用大语言模型和智能体助手来提升经济数据分析的方式与效率。大语言模型不仅具备强大的自然语言理解和生成能力，而且能够解读复杂的数据模式，为经济数据的处理和解读赋予全新的智慧化力量。与此同时，智能体助手则能够提供个性化的交互体验，辅助用户进行数据查询、分析以及决策，显著提高工作效率和洞察力。因此，本文的核心意义在于探索如何将这两种先进的人工智能技术融入 EconView 平台之中，以实现经济数据的自动化处理、智能化分析以及便捷化应用，从而推动 EconView 从一个传统的可视化工具跃升为高度智能化的经济数据分析利器。
《A User’s Guide to GPT and LLMs for Economic Research》中提到，LLMs在经济学中的核心应用包括：
- 数据清理：通过理解语境和结构，自动检测并纠正数据集中的错误或不一致之处，从而提升数据质量。
- 编程与图表制作：简化数据分析流程，协助经济学家快速编写代码并自动生成各类图表，直观展示经济数据关系。
- 拼写与语法检查：确保学术报告、论文和其他书面材料的语言准确性，减少人为疏漏。
- 文献摘要与综述：高效提炼大量文献的关键要点，帮助经济学家追踪最新研究成果，形成有力的理论支撑或政策建议。
二、待续
仍具遥远。
