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使用 Python、Streamlit、Ollama 和本地 LLM 分析企業資料和分析遷移場景的 AI 輔助遷移評估原型。

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工具概覽

AI Migration Advisor 是一個與領域對齊的生成式 AI 原型,用於分析以自然語言提供的企業資料與分析遷移場景。它把遷移場景轉換為結構化的初步評估,涵蓋遷移複雜度、複雜度驅動因素、主要遷移風險、重要評估領域、向客戶提出的問題、建議的後續步驟以及需要驗證的資訊。當前原型使用本地執行的開源 LLM,被設計為 AI 輔助的評估工具,而不是自主的遷移決策引擎。

該原型在四種場景中進行了測試,涵蓋有效遷移、跨平臺 BI 遷移、資訊不完整,以及一條刻意設定得可疑的遷移路徑。測試結果為三項通過、一項失敗。失敗的測試涉及 Azure HDInsight 到 Power BI 的場景,LLM 直接生成了評估,而沒有質疑 Power BI 是否適合作為 HDInsight 工作負載的直接目標。一項關鍵發現是:提示詞工程可以引導模型行為,但無法保證基於領域的技術正確性。

應用由 Streamlit UI、Python 應用控制器、結構化提示詞、Ollama 本地模型執行時和 Qwen 語言模型構建。主要功能包括自由文本遷移輸入、結構化 AI 評估、禁止編造時間表、成本、SLA、遷移工具或缺乏依據的技術資訊的提示詞約束、本地 LLM 執行,以及人工驗證。該原型使用未經接地的通用 LLM,不使用 RAG 或企業遷移知識庫,無法保證架構正確性,需要人工驗證,也不適用於生產環境的遷移決策。

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應用場景

  • 團隊用 AI Migration Advisor 分析以自然語言提供的企業資料與分析遷移場景。
  • 團隊用它把遷移場景轉換為結構化的初步評估,涵蓋複雜度、風險、評估領域、向客戶提出的問題和後續步驟。
  • 團隊用它為 Spotfire 到 Power BI 等跨平臺 BI 遷移獲取 AI 輔助的評估。
  • 團隊用它找出遷移場景中需要驗證的資訊。
  • 團隊用它探索生成式 AI 如何協助企業遷移的早期評估階段。
  • 團隊用它測試遷移場景,並獲得需要人工驗證的初步評估。

功能特色

藉助 AI 評估遷移方案

分析企業資料遷移場景

分析資料分析系統遷移場景

使用本地大語言模型輔助評估

通過 Streamlit 介面進行評估

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