AgentOnto：面向企业数据分析的本体引导型 LLM 智能体

企业数据分析要求智能体将分析请求与分布在数据库、业务文档和现有示例任务中的知识连接起来。缺乏对这些知识的明确表示时，智能体可能生成错误的分析结果，也无法可靠地整合反馈。我们提出了 AgentOnto，一种面向企业数据分析的本体引导型 LLM 智能体。AgentOnto 将异构企业知识组织成本体，直接指导分析并纳入已确认的反馈。迭代式本体准备通过自动生成分析任务进一步改进本体。我们在两个公开数据源上对 AgentOnto 进行了评估。AgentOnto 的表现显著优于具有代表性的方法，模块级评估也证实了本体构建、分析和更新的有效性。真实世界的部署进一步展示了其在企业分析中的实用价值。这些结果表明，显式构建、使用和更新企业知识，有助于实现可靠且适应性强的数据分析。