> 大模型对话引导助手

### 1. 界面概述

本工具是 **“一键生成” 模块下的 R 语言科研辅助助手 **，专为数据集的科研分析设计，可自动结合数据集字段信息，为你提供字段解读、分析方法建议、统计结果解读等科研支持。

### 2. 使用步骤

1. **确认数据集**：进入工具后，，字段信息会自动加载至智能体；

2. 发起对话
   - 方式 1：点击预设问题按钮，快速发起提问；
   - 方式 2：在底部输入框中自定义科研问题，点击右侧发送按钮提交；

3. **获取回复**：AI 会结合传入的字段信息，生成科研场景下的专业回复；

4. **重置对话**：若需切换分析主题，点击 “开启新对话” 清空历史即可。

### 3. 常见操作示例

#### 示例 1：字段解读（预设问题 1）

- 操作：点击 “这个数据集中的字段是什么意思？有什么科研分析用途？” 按钮
- 效果：AI 会解释`insurance`中`age`（年龄）、`smoker`（吸烟状态）、`charges`（医疗费用）等字段的含义，并说明各字段的科研分析场景（如`smoker`可用于分析吸烟对医疗费用的影响）。

#### 示例 2：分析方法建议（预设问题 2）

- 操作：点击 “基于当前数据集的字段信息，我该选择什么科研分析方法？” 按钮
- 效果：AI 会根据`insurance`的字段类型（如分类变量`sex`、数值变量`charges`），推荐适配的统计方法（如箱线图分析分组费用差异、线性回归分析年龄对费用的影响）。

#### 示例 3：统计结果解读（预设问题 3）

- 操作：点击 “我得到的科研结果（比如模型参数、统计指标）该怎么解读？” 按钮
- 效果：若你提供具体结果（如 “`smoker`对`charges`的回归系数是 20000”），AI 会解读该指标的科研意义（如 “吸烟人群的年度医疗费用平均比非吸烟人群高 20000 单位”）。

#### 示例 4：自定义科研问题

- 输入：“帮我说明用`insurance`数据集中`bmi`和`charges`做散点图的科研意义是什么？”
- 效果：AI 会结合两个字段的含义，解释散点图可用于观察身体质量指数与医疗费用的相关性，为后续回归分析提供可视化依据。

### 4. 注意事项

1. 字段信息会**自动传递给 AI**，无需手动输入数据集字段内容；
2. “开启新对话” 会清空当前历史，若需保留对话记录，请勿点击该按钮。