应用场景
华为云结合天筹AI求解器和决策优化大模型，推出天筹智能决策工具链：围绕决策优化业务构建全流程工具栈，依托全流程低门槛、智能化能力辅助人类专家，实现需求识别、建模、求解、分析迭代等业务流程高效率推进。
约束限制
- 当前相关的示例均在“新手指引”给出，体验版本仅支持相关示例。
图1 新手指引 
- 调用频率不超过100次/分钟。
操作流程
- 登录AI科学计算平台，进入科研助手页面，选择求解助手。
图2 选择求解助手 
- 构建需求文档
上传需求文档（目前支持MarkDown、TXT等文本格式），需求文档需包含业务背景、问题描述、常量数据、决策变量、优化目标和约束条件6个部分。通过AI agent的意图识别和需求解析能力，算法自动输出需求分析文档。
图3 需求分析 
- 构建数学模型
根据上一步的需求分析文档，通过建模意图识别能力自动生成基于Pyomo的抽象模型建模代码及配套数据模板（XLSX 格式），并在此基础上构建指定格式的数学模型文档（包含集合、常量、变量、约束、目标 5 个部分）。系统会进行语法与一致性校验，并支持用户指令对代码和建模文档进行修改更新，如调整集合定义或更改约束实现方式。
图4 构建数学模型 
- 校验模型数据
用户需要在上一步生成的数据模板中填入对应的业务数据来完成最后建模求解。数据上传后会自动进行数据校验，支持元素检查（缺失值检查）、维度检查（对常量下标进行数量、顺序、取值检查）和数值检查（检查空值、集合重复值、常量非数值类型检查）三种模型数据校验逻辑，并且对部分错误能够自动修复。最后生成数据校验报告，展示用户需要修改的点，当数据校验通过后，可进行下一步。
图5 检查数据 
- 求解数学模型
根据前面步骤生成的抽象建模代码和用户上传的业务数据进行实例建模，并自动调用天筹求解器进行求解（支持传入求解器参数文件），算法自动输出求解结果和对应解文件。
图6 求解数学模型 
- 业务辅助分析
根据前面步骤的建模文件生成目标-变量-约束三元结构图。同时通过解文件利用边界条件自动定位目标影响约束，算法支持决策变量解释和业务结果解释，支持用户提问及生成分析报告。
图7 生成结果报告 
