AI × Data的结合点有哪些【附实战项目架构图】

前言

近期，非常多的同学反馈，在各大公司面试中频繁被问到“AI和数据开发如何结合?”

很多人的回答仅停留在：“我用GPT、DeepSeek、Kimi 或者豆包查过Python UDF写法、SQL语法等”——这确实偏离了面试官的考察初衷

面试官真正想听见的是，你是否将 AI 真正融入数据开发工作流，是否有一些落地实践或创新思考？

今天就来跟大家剖析一下，AI和数据开发的结合主要有哪些方面：

1. AI 大模型问答工具辅助开发：利用GPT、DeepSeek、豆包等大模型聊天工具，快速解答日常开发中遇到的技术问题（如 复杂函数使用、慢SQL调优、业务知识搜索等），提升问题排查与学习效率
2. AI 编码工具提升开发效率：借助 Cursor、GitHub Copilot、CodeX 等 AI 编程助手，自动生成或补全业务代码（如 ETL脚本、API 接口、代码优化等），减少重复劳动，提高编码质量和速度
3. 工作流平台构建业务自动化能力：基于 Dify、Coze、MaxKB等低代码平台，编排多工具、多数据源的 Agent 工作流，实现特定业务场景的自动化处理（如智能数据运营、智能异常诊断、自动生成数据分析报告等）

前两个层面——AI 问答辅助+智能编码——对大多数同学来说已经较为熟悉，日常使用也相对普遍。但提起第三个层面：如何将 AI 深度融入自身业务场景，构建自动化、智能化的数据服务能力，很多人就感到无从下手。

今天，我们就以一个企业级真实项目为例，教会大家如何基于工作流平台（如 Dify）打造一个「数据运营智能小助手」，真正实现 AI 与数据开发的深度融合。

实战案例：基于 Dify 构建「数据运营智能小助手」

产品演示

项目背景

在当前数据仓库体系中，表数量已达数千级别，字段与指标更是数以万计。业务方在日常工作中难以高效定位所需的数据资产，往往需要依赖数据开发人员协助查找表结构、字段含义或指标口径。据统计，数据团队同学约20%的工作时间用于重复性答疑，不仅严重影响开发效率，也制约了数据服务的响应速度与用户体验。

为系统性解决找数难、问数繁、答数重的问题，亟需构建一个智能化、自助化的数据运营支持工具。本项目旨在通过引入LLM，结合元数据管理与语义理解，打造一个能够精准理解用户意图、自动检索并解释数据资产的智能问答助手，从而显著提升数据发现效率，降低数据开发同学的答疑成本，推动数据服务向自助化、智能化演进。

项目流程

核心代码

部分截图如下：

后续规划

• 《基于 Dify 构建大数据智能异常诊断平台》 正在开发中 —— 这将是业内首个 AI + 数据治理 + 根因分析 的端到端解决方案！
• 更多 AI × Data 工程实践，后续会持续不断进行分享