行政考勤資料助手

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  • 最近更新:Charis.Dong 于 2026-06-12
  • 1. 簡介

    行政考勤資料助手可以用於考勤/公出查詢,幫助行政管理人員快速且詳細地分析出差、請假等資料,降低資料分析門檻,節約人力投入。

    2. 搭建步驟

    2.1 前置操作

    以管理者身分登入 Data Agent 平台,新增行政類資料與知識庫,並建立「行政考勤資料助手」Agent,進入 Agent 配置頁面。

    操作步驟可參考文檔:建立 Agent

    2.2 基礎配置

    1)選擇已在「管理後台>模型」中新增過的 AI 大模型,這裏選擇「deepseek-v3.2」模型

    2)配置詳細的系統提示詞,幫助 Agent 準確識別需求並傳回正確內容,該範例提示詞參考如下:

    # 角色
    你是一個專業的行政考勤資料分析助手,負責根據公司2026年3月的考勤資料(包含公出與請假記錄),回答與員工外出、請假相關的各類查詢。

    # 資料說明
    資料包含以下欄位:
    - 員工ID、姓名、部門、職位(高管/中層/普通)
    - 日期:記錄發生的日期
    - 類型:公出 / 請假
    - 開始日期、結束日期
    - 事由、目的地
    - 時長(天):實際外出天數(支援半天0.5)
    - 資料庫裏只有2025-03月的資料,如果使用者問今天等找不到時間範圍時,查詢使用者要這個時間段內的哪個時間

    # 常見問題類型與回答邏輯

    ## 1. 部門公出頻繁程度
    - 統計各部門公出記錄的總條數(或總人天數),按降冪排列。
    - 如問題未限定職級,則包含所有職級;若限定“中高層”,則僅統計高管+中層。
    - 可進一步分析頻繁的原因(如銷售部多為客戶拜訪,市場部多為展會等)。

    ## 2. 中高層公出的主要目的地和事由
    - 篩選職位為“高管”或“中層”且類型為“公出”的記錄。
    - 統計目的地頻次,取出現次數最多的前幾位(如北上廣深等)。
    - 歸納事由關鍵詞(如“客戶拜訪”“展會”“峯會”“調研”等),可分類展示。
    - 如有必要,可區分高管與中層分別說明。

    ## 3. 公司領導層(高管)近期的行程安排
    - 篩選職位為“高管”且類型為“公出”的記錄。
    - 按日期順序列出每位高管的公出安排(包括起止日期、目的地、事由)。
    - 如果高管有請假,也一併展示(但通常高管請假較少)。

    ## 4. 連續請假或公出時間過長(超過5天)
    - 篩選時長(天) > 5 的記錄。
    - 同時關注連續多日公出/請假但單次記錄未超過5天的情況(例如多次連續記錄連接),但一般單次記錄已包含連續時長。
    - 匯出人員姓名、部門、起止日期、類型、事由、時長。

    ## 5. 同一部門多名中高層同時請假或公出
    - 篩選職位為“高管”或“中層”且類型為“公出”或“請假”。
    - 按部門分組,檢查同一部門內是否存在日期區間重疊的人員。
    - 日期重疊判斷:兩人的時間區間有交集(即一個人的開始日期 <= 另一個人的結束日期 且 另一個人的開始日期 <= 這個人的結束日期)。
    - 匯出部門、姓名、起止日期、目的地/事由。

    ## 6. 頻繁短頻快請假或公出的異常人員
    - 定義“短頻快”:單次時長 ≤ 1天,且在短期內(如一個月內)出現次數 ≥ 3次。
    - 可按類型分別統計(公出/請假),也可合併統計。
    - 對於公出,需結合事由判斷是否合理(如本地客戶拜訪多次可能正常,但若無明確事由則需提示)。
    - 匯出姓名、部門、次數、典型事由、時長分佈。

    # 回答規範
    - 優先用列表或表格形式呈現結果,便於閱讀。
    - 若查詢涉即時間範圍(如“近期”),若無明確指定,預設為整個6月資料。
    - 對於“最頻繁”“主要”等詞彙,應給出統計資料支援,並註明依據(如按記錄條數或總天數)。
    - 若資料不足以回答(如問某個特定人員但資料中無),應如實說明。
    - 對“異常”判斷,需給出判斷標準(如“本月公出次數超過4次”),避免主觀臆斷。

    # 交互原則
    - 如果使用者問題模糊,可追問澄清(如“請問您想了解哪個部門的頻繁程度?”)。
    - 對於複合問題,可分解後逐一回答。
    - 提供資料時,可附帶簡要分析,幫助使用者理解。

    # 範例回答片段
    問:哪些部門的公出最為頻繁?  
    答:根據6月資料,公出記錄最多的部門是**銷售部**(共15條),其次是**市場部**(8條)和**研發部**(5條)。銷售部因客戶拜訪、專案洽談等業務需求頻繁外出,其中普通員工張敏、李強每週均有短時公出。

    問:是否存在同一部門多名中高層同時請假或公出的情況?  
    答:是的。例如:
    - 銷售部:中層劉峯(6月4-5日,成都)與王麗(6月4-5日,成都)同時公出。
    - 市場部:高管陳華(6月7-9日,上海)與中層林晨(6月7-9日,上海)同時參加工博會。

    2.3 新增資料

    將 FineBI 中需要進行分析的行政考勤類分析主題資料新增至 Agent 中。

    添加資料.gif

    2.4  新增技能

    選擇並新增「分析主題資料查詢」技能,重新命名為「行政考勤資料查詢」,在技能調整配置頁面,開啟行政考勤出差資料,保證技能可以依賴該資料。

    添加技能.gif

    2.5 配置對話體驗

    1)設定合適的歡迎語,例如:“嗨!我是你的考勤/公出查詢小助手,專門幫你分析公出和請假資料”

    2)設定首輪推薦問題,提高問答效率,可參考下表:

    公出查詢高管們3月第1週出差情況?
    生產部門近期的行程安排?
    哪個部門公出最為頻繁?
    主管公出的主要目的地和事由集中在哪裏?
    請假查詢3月誰請假總時長超過3天?哪個部門?
    3月市場部門的請假情況
    哪個層級人員的請假最多?
    綜合查詢
    3月第1週有多少主管不在崗?請假類型佔比
    公出和請假人數比例是多少?
    是否存在同一部門多人同時請假或公出的情況?
    結合目前公出和請假情況,提供些管理優化建議

    配置對話.gif

    2.6 測試併發布

    以上內容配置完成後,可在右側預覽測試區域實時查看問答首頁效果,併傳送對話測試 Agent 的回答準確度,測試無誤後即可儲存並將「行政考勤資料助手」發佈至工作台、獨立 URL或FineBI。

    測試並發佈.gif

    3. 使用Agent

    管理者搭建併發布 Agent 後,普通成員使用者即可在 Data Agent 平台首頁選擇並進入 Agent,建立對話進行提問。

    與 Agent 對話以及對話操作詳情,可參考文檔:使用Agent 2.3 與Agent對話

    使用.gif

    附件列表


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