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    Platform For AI：基於LangStudio&Hologres構建ChatBI資料分析Agent應用

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    Platform For AI：基於LangStudio&Hologres構建ChatBI資料分析Agent應用

    更新時間：Feb 13, 2026

    如果您希望只用日常語言提問，即可快速獲得資料查詢結果，可以使用LangStudio，基於模型上下文協議（Model Context Protocal，MCP），將具備工具調用能力的大語言模型與資料庫連接，構建一個智能資料分析助手。 本文以Qwen3模型和Hologres資料庫為例，說明如何與資料輕鬆對話。

    方案概覽

    本方案通過 LangStudio 將三個核心組件巧妙地串連在一起，構成一個完整的資料分析應用：

    1. 大語言模型 (LLM) ：我們選用支援工具調用（Tool Calling）的千問（Qwen）模型作為應用的“大腦”，負責理解您的自然語言問題。

    2. MCP 服務 (MCP Server)：它扮演著“橋樑”的角色，將大模型發出的指令（例如“查詢使用者表”）轉換成 Hologres 能夠執行的 SQL 陳述式。本文以Function Compute部署的 Hologres MCP Server 為例。

    3. LangStudio Agent：作為應用的“調度中心”，它接收您的提問，調用 LLM 進行思考，並通過 MCP Server 與 Hologres 資料庫互動，最終將查詢結果整理成通俗易懂的答案返回給您。

    計費說明

    本文會涉及多個雲產品付費，請在開始前瞭解其計費規則，如不再使用請及時釋放資源，避免產生非預期費用：

    準備工作

    在開始操作前，請確保您已完成以下準備工作：

    1. 規劃網路環境：為保證各組件間安全、高效地通訊，建議將所有資源部署在同一個地區（Region）的同一個Virtual Private Cloud內。如果您尚無 VPC，請建立專用網路與交換器和建立安全性群組。

    2. 準備 Hologres 執行個體和資料：

      1. 您可以使用已有的Hologres執行個體或購買Hologres執行個體（購買時注意專用網路的選擇）。

      2. 建立資料庫並一鍵匯入公用資料集tpch_10g用於測試。

    一、建立模型服務串連

    1.1 （可選）部署模型服務

    本文通過快速開始 > Model Gallery一鍵部署Qwen3-32B模型服務。

    在搜尋方塊中輸入Qwen3-32B，在模型卡片單擊部署，使用預設參數即可。

    說明

    您也可以選擇其他大語言模型服務，如阿里雲百鍊或其他已有的模型服務。注意本文案例要求模型服務支援工具調用（Tool Calling）。

    1.2 建立串連

    說明

    如您使用非EAS模型服務，請根據您的服務類型，選擇合適的模型服務串連，參見串連配置。

    進入LangStudio，在串連 > 模型服務頁簽下單擊建立串連，如下配置：

    • 連線類型：選擇通用LLM模型服務串連。

    • 服務提供者：選擇PAI-EAS模型服務，下拉選擇部署好的EAS服務之後，base_url和api_key會自動填滿，分別為已部署服務的VPC訪問地址和Token。

    • Tool Call：通過Model Gallery部署的模型會自動選擇。其他方式部署，請根據實際情況進行配置。

    image

    二、建立MCP服務串連

    MCP Server 是串連 Agent 和 Hologres 資料庫的“橋樑”，它將資料庫操作封裝成標準工具介面。

    在LangStudio可以通過MCP模板快速部署Hologres MCP Server。

    1. 進入LangStudio，在探索 > MCP模板頁簽，搜尋Hologres。

    2. 單擊卡片即時數倉Hologres，在頁面右側設定部署參數如下，其他保持預設：

      1. 地區：選擇與Hologres執行個體相同的地區。

      2. Function Compute訪問Hologres服務角色：AliyunFCDefaultRole。如無，單擊建立角色。注意在Hologres 控制台中使用該角色建立使用者並添加許可權。

        為服務角色添加Hologres許可權

        1. 添加使用者。

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        2. 如只用來查詢資料，推薦使用簡單許可權模型，並授予 viewer 許可權即可。

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      3. 專用網路ID：請選擇與Hologres執行個體相同的專用網路，並按控制台頁面指引選擇交換器、安全性群組。

      4. Hologres執行個體Host：填寫Hologres執行個體的指定VPC訪問對應的網域名稱。可以在Hologres執行個體詳情頁的網路資訊找到。image

    3. 部署完成後，模板右側會產生服務名稱和地址。單擊線上測試，測試MCP Server與Hologres執行個體的連通性。

      說明

      這裡顯示的服務地址是公網訪問地址，如需VPC訪問地址，單擊服務名稱右側箭頭進入服務詳情頁的訪問地址頁簽擷取。

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    4. 在串連 > MCP服務下，系統會自動產生該MCP服務的串連記錄。

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      說明

      在LangStudio中通過模板或自訂建立的MCP Server都會自動產生串連配置。如您自行部署或使用第三方平台託管的 MCP 服務，可以通過建立串連進行配置。

    三、建立運行環境

    在運行時頁簽，單擊建立運行時，建立運行時執行個體，為應用流提供運行環境。

    重要

    如使用已有的運行時，建議更新鏡像到最新。

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    四、建立應用流

    1. 在應用流頁簽，單擊建立應用流，建立智能資料Agent應用流。

    2. 在應用流頁簽，單擊目標應用流，進入應用流詳情頁面。單擊Agent節點，完成如下設定：

      1. Agent策略：選擇 FunctionCalling。

      2. 模型設定：選擇步驟1.2中建立的模型串連。

      3. 對話歷史：開啟。

      4. MCP服務配置：單擊添加MCP服務，類型選擇串連，選擇步驟二建立的MCP服務串連。

      5. 設定輸入變數資訊，包括系統提示詞和USER prompt，最大迴圈次數設定為 5 次，可以根據需要調整。

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    五、測實驗證

    配置完成後，單擊右上方運行，您可以在對話介面直進行測試。

    因為hologres中匯入的公用資料集存在多schema，直接詢問關於表的問題可能會無法回答。可以按照以下步驟引導。

    1. hologres中有哪些schema？

      image

    2. hologres_dataset_tpch_10g中有哪些表

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    3. 計算客戶來自多少個不同的國家

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    生產應用建議

    當您在 LangStudio 中調試完成並對效果滿意後，可以將其一鍵部署為生產級的 API 服務。

    • 部署應用流：在 LangStudio 應用流畫布右上方，單擊部署，選擇合適的資源規格，並務必選擇與所有其他組件相同的 VPC 和交換器，以確保網路互連。詳情請參見應用流部署。

    • 公網訪問配置：如果您的應用流中需通過公網訪問其他服務，請確保部署為EAS 服務時配置公網訪問能力。

    • 成本與效能：根據您的業務負載，合理選擇 EAS 服務的資源規格和執行個體數量，以平衡效能與成本。測試完成後，請及時釋放所有實驗性資源。

    常見問題

    1. 可以串連其他類型的資料庫（如 MySQL、PostgreSQL）嗎？

      可以。本方案的核心是 MCP 協議。只要您能找到或自行開發一個針對目標資料庫的 MCP Server，就可以在 Agent 配置中替換掉 Hologres MCP Server 的資訊，從而實現對其他資料來源的查詢。

    2. 可以使用不支援工具調用的模型服務構建Agent應用嗎？

      可以。您需要在Agent節點選擇ReAct策略，此時無需模型支援工具調用。建議選擇推理能力較強的模型。