基于AI Agent的数据资产自动化治理实验

基于 LangChain + RAG + LLM 实现数据资产自动化治理，核心是通过 "检索业务知识 + 调用工具获取元数据 + LLM 推理决策" 的闭环，解决标签归类和重复识别问题。以下是具体实现方案，分架构设计、核心模块、流程步骤三部分展开：

一、整体架构设计

数据层：存储待治理的元数据（表名、字段名、注释）、业务知识（标签体系、白皮书、口径规范）、依赖关系数据；
工具层：封装元数据查询 API、依赖关系查询工具，供 Agent 调用；
RAG 层：构建业务知识向量库，支持快速检索标签规则、白皮书定义、口径标准；
Agent 层：基于 LangChain 的工具调用型 Agent，协调 "检索知识→调用工具→推理决策" 的流程；
输出层：生成结构化治理结果（标签归类表、疑似重复资产清单）。

二、核心模块实现（基于 LangChain）

1. 数据层与 RAG 知识准备

目标：将业务知识（标签体系、白皮书）转化为可检索的向量，为 Agent 提供 "治理依据"。

数据收集：
- 业务标签体系：如 "用户域""订单域""指标类""维度类" 等标签的定义、层级关系（例："用户活跃度" 属于 "用户域→核心指标"）；
- 业务白皮书：包含指标口径规范（例："日活" 定义为 "自然日登录用户数，去重"）、数据资产建设标准（例："重复资产判定：表字段重合度≥80% 且业务含义一致"）；
- 历史治理案例：过往人工标记的重复资产、标签归类案例（用于 LLM 学习判断逻辑）。

RAG 构建：

python 复制代码

from langchain.document_loaders import TextLoader, PDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

# 1. 加载业务知识文档（标签体系、白皮书、案例）
loaders = [
    PDFLoader("业务标签体系白皮书.pdf"),
    TextLoader("指标口径规范.txt"),
    TextLoader("历史重复资产判定案例.txt")
]
documents = []
for loader in loader:
    documents.extend(loader.load())

# 2. 拆分文档（按语义拆分，chunk_size=500适合短文本规则）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 构建向量库（用业务知识初始化RAG）
embeddings = OpenAIEmbeddings()  # 或用开源模型如BGE
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embeddings, persist_directory="./rag_data_governance")
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})  # 检索Top3相关知识

2. 工具层：封装元数据与依赖关系查询工具

目标：让 Agent 能主动调用工具获取实时元数据（表名、字段等）和依赖关系，避免依赖静态数据。

工具 1：元数据查询工具（调用用户提供的 API）功能：输入表名，返回表的字段名、字段注释、数据类型等元数据。

python 复制代码

from langchain.tools import tool

@tool
def get_table_metadata(table_name: str) -> dict:
    """获取指定数据表的元数据（字段名、字段注释、数据类型）。
    当需要分析某个表的业务含义或判断重复时，必须调用此工具。
    参数：table_name-数据表名称（如'dw_user_active'）
    """
    # 调用用户提供的元数据API
    import requests
    response = requests.get(f"http://metadata-api.com/table?name={table_name}")
    return response.json()  # 示例返回：{"fields": [{"name": "user_id", "comment": "用户唯一标识"}, ...]}

工具 2：依赖关系查询工具功能：输入表名，返回其上游依赖表（被它依赖的表）和下游表（依赖它的表），用于辅助判断重复（重复表通常依赖相同上游）。

python 复制代码

@tool
def get_table_dependencies(table_name: str) -> dict:
    """获取指定数据表的上下游依赖关系。
    当判断两个表是否重复时，需调用此工具获取依赖关系辅助分析（重复表通常依赖相同上游）。
    参数：table_name-数据表名称
    """
    import requests
    response = requests.get(f"http://dependency-api.com/table?name={table_name}")
    return response.json()  # 示例返回：{"upstream": ["ods_user_login"], "downstream": ["ads_user_analysis"]}

工具集整合：

python 复制代码

tools = [get_table_metadata, get_table_dependencies]

3. Agent 层：构建数据治理 Agent

目标：基于 LangChain 的 Agent 框架，让 LLM 能根据治理目标，自主决定 "何时检索业务知识、何时调用工具、何时推理决策"。

核心逻辑：
- 对于 "标签归类"：先调用元数据工具获取表的字段 / 注释→检索 RAG 中的标签规则→LLM 判断标签；
- 对于 "重复识别"：获取两个表的元数据 + 依赖关系→检索 RAG 中的重复判定标准→LLM 计算相似度并标记疑似重复。

Agent 初始化：

python 复制代码

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 1. 初始化LLM（需强推理能力，推荐GPT-4或Qwen-14B）
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)  # temperature=0确保决策稳定

# 2. 初始化记忆（保存上下文，用于多轮处理同批次资产）
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

# 3. 初始化Agent（结构化工具调用，适合多工具协同）
agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    memory=memory,
    verbose=True,  # 调试模式，输出思考过程
    handle_parsing_errors=True  # 处理工具调用格式错误
)

4. 治理逻辑封装：定义 Prompt 模板

目标：通过 Prompt 约束 Agent 的治理流程，确保输出符合目标（标签归类、重复识别）。

标签归类 Prompt：

python 复制代码

tag_prompt = """
任务：为数据表{table_name}分配业务标签（基于业务标签体系）。
步骤：
1. 调用get_table_metadata获取该表的字段名和字段注释，理解表的业务含义；
2. 检索业务标签体系（通过RAG），确定可用标签（如"用户域""订单域""指标表""维度表"等）；
3. 对比表的业务含义与标签定义，输出最匹配的1-2个标签及理由（若不确定，标记"待人工确认"）。
输出格式：{"table_name": "{table_name}", "tags": ["标签1", "标签2"], "reason": "..."}
"""

重复识别 Prompt：

python 复制代码

duplicate_prompt = """
任务：判断数据表{table1}和{table2}是否为疑似重复资产。
步骤：
1. 调用get_table_metadata获取两表的字段名、注释，计算字段重合度（字段名+注释语义相似）；
2. 调用get_table_dependencies获取两表的上下游依赖，判断是否依赖相同上游；
3. 检索RAG中的重复判定标准（如"字段重合度≥80%+依赖相同上游→疑似重复"）；
4. 综合分析，输出是否疑似重复及理由（重合度、依赖关系、业务含义对比）。
输出格式：{"table1": "{table1}", "table2": "{table2}", "is_duplicate": True/False, "reason": "..."}
"""

三、完整治理流程步骤

1. 批量获取待治理资产清单

通过元数据 API 获取全量数据表名称（如调用http://metadata-api.com/tables），得到待处理清单（例：["dw_user_active", "dw_user_login_count", "ods_order_info", ...]）。

2. 执行业务标签归类（批量处理）

python 复制代码

# 假设待治理表清单为tables_list
tag_results = []
for table in tables_list:
    # 生成针对该表的标签归类任务
    task = tag_prompt.format(table_name=table)
    # 调用Agent执行任务（结合RAG检索和工具调用）
    result = agent.run(task)
    tag_results.append(eval(result))  # 解析为字典，存入结果列表

# 输出标签归类表（可导出为Excel/数据库）
import pandas as pd
pd.DataFrame(tag_results).to_csv("数据资产标签归类结果.csv", index=False)

3. 执行疑似重复资产识别（两两对比或聚类）

python 复制代码

duplicate_results = []
# 取前100张表进行两两对比（实际可按业务域分组对比，减少计算量）
for i in range(len(tables_list[:100])):
    for j in range(i+1, len(tables_list[:100])):
        table1 = tables_list[i]
        table2 = tables_list[j]
        # 生成重复识别任务
        task = duplicate_prompt.format(table1=table1, table2=table2)
        # 调用Agent执行任务
        result = agent.run(task)
        duplicate_results.append(eval(result))

# 筛选出疑似重复资产
duplicate_df = pd.DataFrame(duplicate_results)
suspicious_duplicates = duplicate_df[duplicate_df["is_duplicate"] == True]
suspicious_duplicates.to_csv("疑似重复数据资产清单.csv", index=False)

4. 人工校验与闭环优化

对 Agent 输出的标签和重复清单，由数据治理团队抽样校验，将错误案例（如标签错误、漏检重复）补充到 RAG 的 "历史案例" 文档中；
重新训练 RAG 向量库，提升后续治理精度（迭代优化）。

四、关键优化点

效率提升：
- 对大批量表，采用 "先聚类再对比"（如用表名 + 字段名的嵌入向量聚类，同类表内对比），减少两两对比次数；
- 缓存高频调用的元数据（如用 Redis 缓存，避免重复调用 API）。
精度提升：
- 在 RAG 中加入 "反例"（如 "看似相似但不重复的表：订单表 vs 支付表，因业务含义不同"）；不断提高精准度
- 对模糊案例（如标签不确定），加入 "人工校验" 节点，避免误判。
扩展性：
- 后续可新增 "指标口径标准化" 工具（调用 API 修改字段注释），让 Agent 具备 "自动修正" 能力；
- 集成数据质量工具（如检测空值率），扩展治理维度。

通过这套方案，可实现数据资产治理的 "半自动化"：Agent 负责 80% 的标准化工作（标签归类、初步重复识别），人工聚焦 20% 的复杂案例，大幅提升治理效率。