Analyst Agent: Cách AI Định Hình Lại Phân Tích Dữ Liệu Thực Tế

  1. Home
  2. »
  3. Microsoft AI
  4. »
  5. AI Agent
  6. »
  7. Analyst Agent: Cách AI Định Hình Lại Phân Tích Dữ Liệu Thực Tế
A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

Danh mục bài viết:

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, thuật ngữ “agent” (tác nhân) đang mang một ý nghĩa hoàn toàn mới, định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ và tự động hóa. Các AI agent này được hình dung như một trợ lý cá nhân không chỉ phản hồi các lệnh mà còn dự đoán nhu cầu của bạn, thực hiện các tác vụ phức tạp và liên tục học hỏi từ mỗi tương tác, nghĩa là chúng thực sự cải thiện theo thời gian

Trong số những tiến bộ đáng chú ý nhất từ Microsoft, Analyst là một ví dụ điển hình về cách các AI agent có thể thay đổi công việc hàng ngày của chúng ta.

Analyst Agent Là Gì?

Analyst là một trong hai reasoning agent (tác nhân suy luận) mới được công bố vào cuối tháng 3 cho Microsoft 365 Copilot, nhằm mục đích giúp bạn làm việc hiệu quả hơn trong văn phòng. Hãy hình dung Analyst như một “nhà khoa học dữ liệu ảo” của riêng bạn.

Được xây dựng trên mô hình suy luận o3-mini của OpenAI, Analyst có khả năng phân tích dữ liệu công việc của bạn — bao gồm email, cuộc họp, tệp, cuộc trò chuyện — và cả dữ liệu từ web để cung cấp chuyên môn cao cấp theo yêu cầu…. Nhiệm vụ chính của nó là giải quyết vấn đề dữ liệu cấu trúc, dạng bảng thường bị bỏ qua hoặc khó sử dụng trong các tệp Excel, cơ sở dữ liệu, tệp CSV hay báo cáo Power BI.

A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

Cách Analyst Agent Hoạt Động Để Giải Quyết Dữ Liệu Phức Tạp

A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

Dữ liệu thực tế thường rất lộn xộn, và đây chính là nơi Analyst thực sự tỏa sáng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống thường đưa ra giải pháp quá nhanh mà không thể điều chỉnh theo các phức tạp mới hoặc phục hồi sau lỗi. Analyst thay đổi điều này bằng cách triển khai kiến trúc chuỗi suy nghĩ (CoT) hướng dữ liệu.

Thay vì cung cấp câu trả lời nhanh chóng, Analyst tiến triển qua các vấn đề một cách lặp đi lặp lại bằng cách đặt giả thuyết, kiểm tra, tinh chỉnh và thích ứng, mô phỏng tư duy phân tích của con người. Nó có thể thực hiện bao nhiêu bước tùy ý, điều chỉnh theo từng phức tạp gặp phải và đặc biệt là tạo ra và thực thi mã (cụ thể là mã Python) ở mọi bước trong quá trình suy luận của mình…. Điều này cho phép Analyst:

  • Thu thập thông tin gia tăng.
  • Xây dựng các giả thuyết.
  • Điều chỉnh và sửa lỗi tự động.

Xử lý các tình huống phức tạp như xác định và điều hướng đến dữ liệu ẩn trong các trang tính Excel hoặc phát hiện và sửa lỗi phân tách trong tệp TSV bị định dạng sai.

Cung cấp các quan sát, hiểu biết sâu sắc và trực quan hóa dữ liệu một cách tự động.

Để đạt được hiệu quả này, Analyst tận dụng học tăng cường (RL) và được huấn luyện chuyên sâu dựa trên mô hình o3-mini của OpenAI, cùng với các phần thưởng dựa trên quy tắc để xử lý các đường dẫn suy luận phức tạp10. Dữ liệu huấn luyện của nó bao gồm nhiều loại tệp và kịch bản doanh nghiệp thực tế, đảm bảo khả năng ứng dụng rộng rãi.

Hiệu Suất Vượt Trội

A graph of a graph with text AI-generated content may be incorrect.

Khả năng suy luận tiên tiến của Analyst đã được chứng minh qua các bài kiểm tra nghiêm ngặt:

Trong bộ tiêu chuẩn DABStep (Data Agent Benchmark for Multi-step Reasoning), Analyst đã thể hiện hiệu suất hàng đầu so với các mô hình khác, đặc biệt vượt trội trong các nhiệm vụ phức tạp.

Trong các điểm chuẩn sản phẩm nội bộ Microsoft 365 Copilot, Analyst vượt trội một cách nhất quán so với Copilot Chat thông thường (không có suy luận sâu) trong các nhiệm vụ phân tích dữ liệu doanh nghiệp trên nhiều định dạng tệp khác nhau (Excel, CSV, PDF, XML, PowerPoint).

Điều này chứng minh rằng Analyst không chỉ mang lại cải thiện gia tăng mà còn tạo ra những cải tiến mang tính biến đổi trong khả năng suy luận phân tích dữ liệu thực tế.

Tác Động và Tương Lai

Analyst mở ra khả năng tiếp cận phân tích dữ liệu nâng cao cho mọi người dùng Microsoft 365, biến những người làm việc thông tin hàng ngày thành các nhà phân tích được trang bị một “nhà khoa học dữ liệu ảo” trong tầm tay. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phức tạp, Analyst giúp người dùng tiết kiệm thời gian, cho phép họ tập trung vào công việc sáng tạo và chiến lược hơn. Nó thúc đẩy năng suất trên nhiều ngành công nghiệp, từ sản xuất, nghiên cứu đến tài chính và bán lẻ.

Mặc dù Analyst đã đạt được những bước tiến đáng kể, Microsoft vẫn cam kết tiếp tục cải thiện nó, lắng nghe phản hồi của người dùng và tinh chỉnh mô hình để tích hợp liền mạch hơn giữa các ứng dụng và mở rộng khả năng xử lý nhiều kịch bản phân tích hơn nữa.

Với Analyst Agent, Microsoft đang không chỉ cung cấp một công cụ, mà còn là một bước nhảy vọt trong cách chúng ta tương tác và khai thác giá trị từ dữ liệu, đưa khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu đến gần hơn với mọi người.

 

Bài viết công nghệ: