大模型两个重点应用方向——数据分析和长文本处理

随着大模型技术和应用的不断发展，大模型应用场景不但越来越丰富，而且也越来越深化；但有两个应用场景可以说是现在2B场景中的重点场景——数据分析和长文本处理。

在信息时代，数据的重要性就不言而喻了；随着云计算和大数据技术的发展，以及我们每天产生的海量数据，怎么对这些数据进行分析处理，是很多企业需要考虑的问题；在大模型技术发展之前，数据处理基本上都是靠人工运维，根据需求编写大量的SQL和数据分析代码。

但有了大模型之后，我们可以把大模型的能力应用到数据分析领域；简单来说就是，让大模型扮演DBA的角色，让模型根据用户需求，自己编写SQL语句或数据处理代码；这样就能大大提升数据处理的速度。

其次关于长文本处理，受限于模型上下文窗口的限制，以及模型本身能力的问题(大模型在处理文本时，比较关注开头和结尾，对中间内容处理能力较弱)；大模型在文本处理方面一直存在各种各样的问题，特别是面对长文本或超长文本时，更是心有余而力不足。

因此，怎么解决模型的长文本处理问题是企业应用中必须面对的问题。

比如说RAG技术的出现，就是为了弥补大模型能力不足的问题，否则直接把所有文档直接丢给大模型，那么就不需要去优化RAG了。

而且，数据分析和长文本处理是目前企业应用中最有价值，以及落地性最强的两个典型场景。

数据分析场景

典型应用

技术实现方式

• 使用 LangChain/LangGraph + SQL/Pandas Agent自动生成代码执行。

• 启用工具调用（Tool Calling），模型仅负责生成分析逻辑，由工具执行。

• 与数据平台对接（如 ClickHouse、BigQuery、Snowflake）打通数据流。

长文本处理场景

典型应用

技术实现方式

• 使用 RAG（检索增强生成）技术，通过向量数据库检索文档相关内容供大模型参考。

• 配合 分段处理、层级摘要、多轮提问实现对极长文本的深入理解。

• 支持结构化输出（如 JSON/表格），便于后续集成。

从技术本质上来说，其实就是让模型扮演人的角色；作为数据分析师，大模型就是一个会写SQL，写代码的人；作为长文本处理工具，大模型就是一个秘书和档案管理人员，需要对文档进行整理，总结，提炼。