シナリオ要件
金融风控需要快速识别交易数据中的异常模式,传统方法依赖预先编写的规则引擎。TableGPT Agent提供更灵活的解决方案:
実施方法
- 动态查询构建:输入”找出近1小时金额>5万的可疑交易”等自然语言指令
- 实时可视化:配置`matplotlib`后端为Agg,实现服务器端图表生成
- API統合:将agent封装为REST服务,对接现有风控系统
コンクリートステップ
- 搭建MySQL到CSV的实时导出管道
- 使用`watchdog`库监控文件变更自动触发分析
- 配置`processing_stage=Stage.STREAMING`启用流式处理模式
強化提案
结合Rule-based系统,将TableGPT的异常检测结果作为补充信号源
この答えは記事から得たものである。TableGPTエージェント:複雑な表形式データを分析するために設計されたインテリジェントツールについて