数据质检助手是扣子官方提供的信息处理类智能体模板。此智能体模板支持对指定图文内容进行准确、客观的自动打标与分类，判断是否命中关键词，对内容进行智能分析，并对分析结果进行置信度评价。最终分析结果支持保存在飞书多维表格中，以便后续抽检、数据统计等工作。
一、模板介绍
在数据分析与处理场景下，如果需要对用户数据进行打标、分类、质检，通常使用 NLP 模型，对原始数据人工打标后，训练 NLP 模型并不断调优。在海量数据场景下这种数据分析方式效率较低，效果不稳定。通过数据质检助手模板，你可以指定自己的数据质检标准，对数据进行多维度的自定义分析与打标、分析结果置信度评价、多维表格记录分析结果。数据质检助手适用于海量数据场景的分类打标与关键词识别，例如对用户评价进行智能分析；对宣传文案进行内容质检、判断是否违反广告法等。
单击此处，立即体验数据质检助手模板。
模板能力
数据质检助手的主要能力如下：
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自定义分析与打标：对指定内容进行自定义分析，并添加多个标签，便于数据分类、信息统计。例如对一条餐厅的评价进行自定义分析，判断用户评价的态度，收集用户对产品或服务的评价等。
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关键词识别：识别指定内容中命中的关键词。可用于对数据中的敏感信息进行识别，例如判断宣传文案是否符合广告法、是否包含不恰当的敏感信息、用户数据等。
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置信度评价：对分析结果进行置信度打分，判断分析结果的可参考性。
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分析记录持久化：将分析结果、打标内容等所有信息记录在飞书多维表格中，便于后续的数据分析、可视化展示。
实现流程
数据质检助手使用工作流模式搭建，每个问答都由指定工作流处理。整体编排如下：
各个流程的实现方式如下：
二、使用模板
你可以直接复制模板，并调整工作流的配置，将其改造为适合自己当前业务需求的数据质检助手。改造工作流时，你需要设置自己的质检标准、标签分类，并按需设置是否支持保存到多维表格。
步骤一：复制模板
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打开智能体模板，然后单击复制。
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选择智能体的所属空间并输入一个智能体名称，然后单击确定。
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在复制的智能体编排页面，单击智能体名称旁的修改图标，修改智能体名称。
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根据实际需求，修改开场白文案和预置问题。
步骤二：修改工作流
此模版使用工作流模式，你需要根据业务需求修改工作流的以下配置。
步骤三：调试并发布工作流和智能体
完成工作流修改后，你可以测试工作流效果并发布。
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在工作流编排页面右上角单击试运行。
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右侧调试区域，输入问题进行测试。你也可以单击创建测试集，方便测试调优效果。
如果试运行你修改过的工作流时，效果和试运行模板基本一致，表示调试通过。
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完成测试后可单击发布。
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发布智能体到 API 渠道中使用。
建议发布为 API，通过调用 API 的方式进行批量质检。
三、常见问题
如何添加分析维度？
默认分析维度包括1）标准（一级标签、二级标签）；2）用户原始内容；3）命中关键词；4）情感正负向（正向、中立、负向）；5）分析结果；6）分析结果打分（置信度）；7）分析日期
如需添加分析维度，需要修改 element
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什么情况需要增加 element？
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场景一：增加分析的类目，比如增加三级标签等更细分的规则
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场景二：增加用户名、uid
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需要你做哪些操作？
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修改主工作流的代码节点2表头和分析结果的映射关系
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修改多维表格代码节点1写入的表头，比如增加 uid
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修改质检分析工作流的代码节点 3，增加element uid
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如果不需要分析置信度，应如何处理？
无需删除表头，不使用这个表头即可。
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