开发基于AI的预测模型通常需要数据科学专业知识、熟悉机器学习算法以及对业务背景的深刻理解。数据科学应用的完整开发周期——从数据获取到模型训练和评估——可能需要数天甚至数周时间。

某中心Q开发者作为SageMaker Canvas中的生成式AI助手，采用聊天机器人形式。用户只需描述业务问题并附加相关数据集，例如：“我是银行信用风险分析师，希望根据申请人的财务特征和经济指标对贷款申请人进行分类（违约/非违约）”。

用户可选择现有数据集、从多种数据源创建新数据集或直接上传CSV文件。数据集需为表格格式，包含目标列（待预测列）和特征列。对于时间序列预测问题，还需包含时间戳列。

该助手是代理系统，能够代表用户自主行动。大语言模型作为用户与代理之间的主要接口，对话过程中代理将中间结果存储在非易失性内存块中，内存块以依赖图形式实现，帮助代理推断构建ML模型所需的缺失变量。

系统能自动识别ML任务类型（分类/回归/时间序列预测）并建议合适的损失函数。通过建议后续操作按钮，帮助用户在数据准备和模型构建阶段导航。收集所有必要输入后，系统将在后端构建数据预处理管道并准备集成模型进行训练。

预处理阶段包括数据清洗（处理缺失值、分类特征编码、异常值处理等）。用户可随时询问数据集详情或通过DataWrangler进行高级分析和可视化。为提高预测质量，系统采用AutoML方法训练包括XGBoost、CatBoost等多种模型的集成，并自动进行超参数优化。

模型训练完成后，用户可对测试数据集运行推理或将模型部署为SageMaker推理端点。系统提供自动生成的可解释性报告，帮助理解数据集特性、特征重要性及模型性能指标。

该架构实现了从自然语言描述到生产级ML模型的全流程自动化，显著降低了数据科学应用的门槛。