云上玩转Qwen3系列之三：PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用。该应用通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板....
Hologres+函数计算+Qwen3，对接MCP构建企业级数据分析 Agent
大模型（LLM）在数据分析领域潜力巨大，但在实际落地中，企业面临实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供了很好的解决思路。通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM通过MCP接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时，即可构建跨数据源....
使用Hologres MCP Server搭建数据分析Agent
Hologres对接MCP协议，通过与众多支持MCP的平台联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
LLM大模型在数据分析领域的挑战 在数据分析领域，大模型（LLM）具备强大语言理解能力，NL2SQL等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率，但仍旧面临不少挑战： 传统 LLM 缺乏实时数据接入能力，无法动态调用专业工具链，上下文记忆链路短，数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉 数据分布在不同系统，例如在线数据平台、本地CSV/Excel等文件，跨...
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