基于AI模型自动识别数据特征，结合数据标准模块定义的标准生成符合质量要求的业务规则，再利用内部规则库和函数库生成实际执行的技术规则，并支持根据当前的技术规则对检查表数据进行预检查，智能向导式的完成检查数据的智能体检。
左树点击对应质量模型下的智能体检节点，进入智能体检首页。
体检流程总共分为5步，依次是选择检查表→开始体检→扫描完成→规则转化→预检查数据→体检完成。
1. 选择检查表
在这里可以选择质量下所有检查表作为本次体检对象，点击【开始体检】按钮进入下一步。
2. 开始体检
当开始体检时，程序会智能化获取当前检查表所有相关知识信息，提供给AI大模型进行整理分析。可以获取的知识范围包括：
a. 数据标准定义
b. 检查表表名、表注释
c. 检查表字段名、字段注释
将获取所有相关知识内容提供给AI模型，运用AI大模型的自然语言理解、推理能力，智能生成业务规则。
3. 扫描完成
体检扫描完成后生成所有检查表的业务规则结果。
支持对当前生成的业务规则进行人工核验，核验后需要校调的内容进行修改。
确认无误的内容可以保存至业务规则库。
同时可以继续将业务规则转化为技术规则。
4. 规则转化
支持将确认后的业务规则批量转化为对应的技术规则，如空值检查、值域检查、规范检查、逻辑检查等。
转化技术规则时也会存在匹配失败的情况，比如智能推荐了维表类型的值域范围检查，但维表本身不存在则会导致规则定义失败。转化失败的规则会记录展示。
确认生成的技术规则符合要求后，可将技术规则保存至规则库。
已保存至规则库的技术规则不允许重复保存，勾选框按钮会置灰显示。
此时点击【体检完成】按钮可以结束智能体检流程，也可以点击【预检查数据】按钮进一步对现有的技术规则进行一次真实的数据检查。
5. 预检查数据
预检查数据是将智能生成的技术规则，无需创建质检方案，直接执行一次质检，通过质检结果辅助评估质检规则的业务有效性。该步骤不是智能体检的必须步骤，也可以跳过该步骤在规则转换步骤里直接将技术规则保存至模型规则库。
预检查结果页面，可以查看到各个技术规则的质检结果。并支持按照规则类型对结果进行简单统计其通过率。
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