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云上玩转 Qwen3 系列之三:PAI-LangStudio x Hologres 构建 ChatBI 数据分析 Agent 应用

  • 2025-05-15
    陕西
  • 本文字数:2926 字

    阅读完需:约 10 分钟

本文详细介绍了如何使用 LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用。该应用通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中,为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力,使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果,减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发,以满足特定场景的需求。

背景信息

Qwen3

作为 Qwen 系列最新一代的大语言模型,提供了一系列密集(Dense)和混合专家 (MOE) 模型。基于广泛的训练,Qwen3 在推理、指令跟随、代理能力和多语言支持方面取得了突破性的进展,具有以下关键特性:

  • 独特支持在思考模式(用于复杂逻辑推理、数学和编码)和 非思考模式(用于高效通用对话)之间无缝切换,确保在各种场景下的最佳性能。

  • 显著增强的推理能力,在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越了之前的 QwQ (在思考模式下)和 Qwen2.5 指令模型(在非思考模式下)。

  • 擅长 Agent 能力,可以在思考和非思考模式下精确集成外部工具,在复杂的基于代理的任务中在开源模型中表现领先。可与 LangStudio 大模型开发平台无缝集成:结合 MCP Server 服务,增强智能数据分析能力

  • 支持 100 多种语言和方言,具有强大的多语言理解、推理、指令跟随和生成能力。

PAI-LangStudio - 大模型应用开发平台

大模型 & Agent 应用开发平台(PAI-LangStudio)是依托阿里云 PAI 产品核心能力构建的面向企业级用户的一站式大模型应用开发平台。简化了企业级大模型应用的开发流程,同时提供了灵活的可编程能力、实时调试能力与链路追踪的能力,帮助开发者快速构建端到端的 AI 应用。原生兼容支持通义系列 Qwen 系列大模型。LangStudio 专注于提供 LLM 全链路开发部署能力,可支持发布有状态、多 Agent 的复杂工作流发布部署成 PAI-EAS 模型服务,并在生产环境提供 API 应用服务。

LangStudio Agent 智能体支持调用 MCP Server 通过 HTTP with SSE 或 Streamable HTTP 传输方式使用 MCP 协议来发现和调用工具 Tool Use。

参考:https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/langstudio/

MCP - 大模型协议

模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)是 Anthropic 于 2024 年推出的开源标准,旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。其核心作用是通过标准化接口架构,将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦,形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式。

参考:https://modelcontextprotocol.io/introduction

Hologres - 实时数仓

Hologres 是阿里云自研一站式实时数仓产品,不仅支持海量数据多维分析(OLAP)、高并发低延迟的在线数据服务(Serving),还与达摩院自研高性能向量计算软件库 Proxima 深度整合,支持高性能、低延时、简单易用的向量计算能力。

Hologres MCP Server

Hologres MCP 服务器作为 AI 代理与 Hologres 数据库之间的通用接口,支持 AI 代理与 Hologres 之间的无缝通信,帮助 AI 代理获取 Hologres 数据库元数据并执行 SQL 操作。

参考:https://github.com/aliyun/alibabacloud-hologres-mcp-server

前提条件

PAI-LangStudio 应用流方案-企业部署步骤

步骤一:Model Gallery 部署 Qwen3 模型设置

1. 进入 PAI 控制台 > Model Gallery,选择 大语言模型 场景。



2. 根据业务场景选择部署合适的 Qwen3 模型,此实践中选择 Qwen3-8B

  • 以下是 Qwen3 系列不同模型的建议配置信息



  • Agent 节点需要使用到模型的工具调用能力,部署时需要参考模型文档确认打开 tool call 配置,以 SGLang 部署 Qwen3-8B 为例,在启动命令中增加相关配置:




  • 以下状态表示部署正在进行中:



3. 单击查看调用信息,记录部署后的服务访问地址(`base_url`)及 API Token(`api_key`)。

步骤二:Hologres MCP Server 搭建应用

  1. 根据参考手册创建 Hologres 实例。(可使用现有 Hologres 实例)

https://help.aliyun.com/zh/hologres/getting-started/purchase-a-hologres-instance

  1. 创建 Hologres 数据库,参考手册导入公共样例数据集。

https://x.sm.cn/FTpwhbM

  1. 登录阿里云-函数计算管控台参考文档创建 Holo MCP Server 服务

https://help.aliyun.com/zh/functioncompute/fc-3-0/mcp-server



  1. 选择 Region,选择访问 Hologres 实例的 RAM Role,填写 Hologres 实例的 Endpoint 端口和数据库,点击部署项目



  1. 项目部署完成后,即生成一个 MCP SSE (Server-Sent Events) 服务,

  • 可以在访问地址处找到 MCP SSE 模式对应的域名 Endpoint。



  • 在配置处找到 SSE 连接所需的 Bearer Token



  1. 为选择的 RAM 赋予数据的查询权限,

  • 请参考 Hologres 权限模型,并连接 HoloWeb检查相应权限。

  • 如果只是查询数据,推荐使用简单权限模型,并对 RAM Role 的账号授予 viewer 权限即可。

步骤三:LangStudio 使用模板构建数据分析 Hologres ChatBI Agent

  1. 在 LangStudio > 新建运行时 实例,Agent 智能体的运行调试依赖运行时 Runtime。



  1. 通过 PAI 控制台 > 进入 LangStudio > 新建连接 > 连接类型-通用 LLM 模型服务连接 > 服务提供方- PAI-EAS 模型服务,单击<确定>。



  1. 通过 PAI 控制台 > 进入LangStudio > 新建应用流 > 新建方式-从模板新建 > 选择模版-智能数据 Agent,单击<确定>。



确保函数计算对应的 MCP Server 与 LangStudio 属于在同一 Region。否则会导致 VPC 网络不通。

  1. 在应用流看板上,完成 数据分析 Agent 相关设置。详见 Agent 文档

  • 选择 Agent 策略FunctionCalling

  • 模型设置:选择步骤 2 中创建的模型连接。

  • 打开对话历史



  • 按照如下模板配置 MCP 服务配置 (SSE 的域名 Endpoint / Bearer Token)

{    "mcpServers": {        "hologres-mcp-server": {            "type": "sse",            "url": "https://xxx.xxx.run/sse",            "headers": {                "Authorization": "Bearer xxxx"            },            "timeout": 30        }    }}
复制代码
  • 设置输入变量信息,包括系统提示词USER prompt最大循环次数设置为 5 次,可以根据需要调整。



步骤四:通过 LangStudio 运行对话框架进行 Chat 数据分析验证

我们尝试一些问题

MCP 提供了哪些工具呢
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帮我看下数量最多的TOP10的客户
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步骤五:通过 LangStudio 部署 EAS 模型服务,支持 API 调用模型推理能力



应用流开发调试完成后,单击右上角的部署,根据需要选择合适的机型以及专有网络,注意 EAS 实例需要使用与应用流中其他服务实例相同的 VPC,以保证安全和网络连通。点击确定 > 跳转到 PAI-EAS 模型服务 查看部署任务。

通过以上步骤,您可快速使用 LangStudio 构建基于 Qwen3 和 Hologres MCP Server 实现智能数据分析 ChatBI Agent 应用,满足专业分析场景需求。

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