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FR智能检索问答

  • 文档创建者:Tracy.Wang
  • 历史版本:19
  • 最近更新:Tracy.Wang 于 2026-01-22
  • icon提示:
    该插件目前处于共创阶段,暂不提供插件获取试用。如想参与共创,可点击参与报名:智能检索文档功能试用报名

    1.概述

    1.1 版本

    报表服务器版本
    插件版本功能变动

    11.5

                V1.0
    -
    V1.2
    • 支持权限控

    • 支持对模型配置检测

    • 新增智能体模式开关

    V1.3
    • 数据分析结果支持查看数据来源并定位来源组件

    • 支持自定义分析报告输出格式

    1.2 功能简介

    在数据决策平台中,随着挂载模板资源的不断积累,用户常常面临难以快速定位所需模板或数据的问题。为此,FineReport 推出了「FR智能检索问答」AI 助手插件。
    AI 助手支持自然语言问答交互,通过结合模板标题、内容等多维信息,帮助用户以更高效率找到目标模板及数据,并可根据查询条件进行参数联动直接返回相关结果,从而大幅提升检索体验与使用效率。

    • 支持查找模板:包含普通报表、决策报表、FVS数据可视化模板

    • 支持进行上卷下钻/切页查询

    • 支持生成数据结论,并提供基础的数据分析

    1.3 视频介绍

    2.插件简介

    2.1 插件安装

    设计器插件安装方法参照:设计器插件管理

    服务器安装插件方法参照:服务器插件管理

    2.2 前期准备

    2.2.1 模型配置

    插件安装后,点击「管理系统>模板检索」即可在该页面进行配置。如下图所示:

    1)大语言模型

    • 大语言模型中需填写「模型地址」、「模型名称」和 「API Key」。

    注:不提供大模型配置服务,需用户自行完成大模型服务的配置与管理。

    推荐使用 deepseek v3 或 Qwen3(32B 参数量及以上的模型),对应 API KEY 可以从模型厂商平台获取。

    对接的大模型需对 Function Call 有良好支持,且需支持 Open AI 协议。理论上兼容所有符合 OpenAI API 调用规范的大语言模型。但由于智能体(Agent)运行过程中涉及多轮对话与高频工具调用,对模型的基础性能要求较高。

    支持使用本地私有化部署的大模型方案,若模型能力较弱,可关闭「智能体模式」以使用工作流模式,详情可参见第 2.2.2 节。

    建议您根据实际使用场景与性能需求,谨慎选择合适的模型以获得最佳体验。

    • V1.2 及之后版本支持设置「最大上下文」,默认为 - 1 表示不限制上下文长度,或输入不小于 8196 的正整数,用于限定模型单次推理可参考的文本总量。

    2)向量模型

    向量模型中需填写模型地址、模型名称和 API Key。推荐使用 豆包 或 阿里云百炼 的向量模型。

    配置后点击「测试并连接」,连接成功后点击保存即可。

    注:模型连接检测功能为 V1.2 版本新增,支持对配置的对话模型和向量模型进行连接检测,提升用户体验。

    2.2.2 模板配置

    点击「管理系统>模板检索>模板配置」即可配置模板以生成元数据。

    1)新挂载的模板自动生成配置

    开启后,新挂载的模板自动进行构建,无需手动选择。

    2)模板内问数支持

    开启后,在「目录」Tab 下预览模板,可针对当前模板进行数据总结、数据分析。具体请参见 3.3 节。

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    3)智能体模式

    V1.2 版本新增支持开启「智能体模式」。开启后,将关闭工作流模式,动态切换分析流程。

    注:100B以下模型建议关闭智能体开关。

    4)数据来源引用

    V1.3 版本新增支持开启「数据来源引用」。开启后,支持在分析结果中标注数据来源,并支持快速定位到模板中的对应组件。

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    5)构建模板

    可手动选择需要构建的模板,选择后需点击「保存」即可开始构建。支持对模板进行搜素,构建完成的模板后会显示「已配置」。

    支持构建的模板类型:CPT 模板(含填报、聚合报表)、FRM 模板、FVS 模板以及超链挂载的模板。

    注:仅对挂载到目录的模板生效。

    2.2.3 模板元数据

    模板构建完成后即可查看「模板元数据」,支持查看各模板对应的基本信息、区域信息和 AI 摘要信息。

    支持在「 AI 摘要信息」中,点击「编辑」对模板数据中摘要、关键词、指标、元数据摘要等进行编辑,点击「保存」后即可生效。

    2.gif

    2.2.4 报告模板配置

    V1.3 版本支持设置如何分析、分析路径以及输出格式的模板。

    • 提供了四种报告:对比分析报告、总结报告、数据解读报告以及归因分析报告。支持进行编辑、删除。

    支持自定义报告模板,配置内容包括模板名称、洞察思路、业务知识、输出要求。

    • 模板名称:报告模板的标题

    • 洞察思路:推荐结构为描述、要求、示例

    例如:结合多维度(时间/渠道/地区/产品/客群/活动)做交叉拆解,定位异常段

    • 业务知识:输入行业/企业的特有名词、规则或判定标准

    例如:本报告重点关注销售额和毛利,当销售额指标环比跌幅超过 10% 时,需判定为经营异常并分析原因

    • 输出要求:规定报告的结构、文风及语言。支持上传附件

    例如:采用“总-分-总”结构;文风客观干练,多用列表陈述,禁止使用含糊词汇

    2.3 功能入口

    在数据决策平台首页,点击右上角图标可进入模板检索界面,点击悬浮图标可进入智能问数界面。

    • 模板检索主要是解决在海量的看板里,不知道看板或者数据在哪里的问题,帮助用户快速找到目标看板,仅支持检索「管理系统>模板检索>模板配置」中已配置的模板。

    • 智能问数主要是针对当前看板内容进行分析解读,帮助用户理解数据意涵并进行初步数据可视化和解读分析,支持对挂载到数据决策平台中的任意模板进行提问。


    3. 功能使用说明

    3.1 模板检索

    在模板检索 AI 助手界面中,用户可切换问答模式,直接点击推荐问题,或在输入框中输入问题进行问答。

    • 极速模式:根据提问内容快速检索并返回相关模板。适合需要快速浏览结果的场景。

    • 智能模式:在极速模式的基础上,通过智能排序优先推荐最符合需求的模板。适合对结果准确性要求较高的场景。

    • 一键问数:可直接生成模板对应的数据结论;若未勾选,则需在回答中手动点击「数据结论」查看。

    注:推荐使用「智能模式」,且不勾选「一键问数」。

    3.1.1 填报检索

    在对话框输入需求即可进行模板智能检索。如下图所示:

    • 智能推荐:AI 助手会根据需求智能推荐模板,用户可通过顶部 Tab 栏 切换并预览不同模板。

    • 模板信息:系统提供模板简介及模板参数,点击右侧 「立即跳转」 可进入模板预览界面。

    • 多次提问:在对话框上方点击模板名称按钮,可针对当前选中的模板继续提问。

    • 智能填报:在 AI 助手回答中嵌入的模板预览界面中,用户可直接进行填报操作。如下图所示:

      5 (1).gif

      3.1.2 数据检索

      根据对话需求得出的模板,点击「数据结论」,可对模板进行数据检索与分析。

      注:若在提问时选中了对话框上方的「一键取数」,AI 助手会在回答时直接显示数据结论,无需再次点击。

      7.gif

      3.2 智能问数

      可针对当前模板进行数据总结、数据分析。

      可点击对话框上方「选择模板」选择 2.2.4 节中已配置的报告模板类型。

      15.gif

      4. 权限配置 

      V1.2 版本支持对 FR智能检索问答助手 的进行权限管理。

      管理员点击「管理系统>权限管理>普通权限配置>用户最终权限」,选择权限载体「部门/角色/用户」,本示例选择用户 eoco 。

      点击「管理系统」,在模板检索列表下可对「全局搜索」和「模板内问数」进行权限配置。

      本示例只对用户 eoco 开启「模板内问数」权限。用户 eoco 登录数据决策系统,只支持模板内问数。

      5. 问题反馈

      我们非常重视你的意见和体验。为此,我们特别设置了点赞和点踩功能,方便你对 AI 助手的回答做出直观反馈。 

      • 如果你对当前解答感到满意,欢迎点击“赞”,这将帮助我们识别优质内容,持续优化用户体验;

      • 如果解答未能满足你的需求,你可以点击“踩”,我们将收到此反馈,并会持续改进,确保未来提供更加精准和高效的服务。

      你的每一次反馈都对 AI 助手的成长至关重要,期待你与我们一起推动产品的不断进步!

      6. 对话管理

      • 如果存在新类型的需求,建议新开一个对话,减少上下文对答案的影响,避免出现与问题无关的答案。

      • 如果你发现 AI 助手提供了不符合需求或错误的结果,可以尝试新建一个对话,换一种方式重新提问。

      7. 问题和局限

      请注意,虽然 AI 助手可以帮助解决大多数问题,但它也有一定的局限性:

      • 可能出现错误:AI 的回答基于训练数据和模型理解,可能会有不准确或不完整的情况。建议在收到回答后,根据实际情况进行判断。

      • 回答局限性:对于非常复杂或特定场景的问题,AI 助手可能无法提供满意的解答。此时,建议你简化问题,分步提问。

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