对历史时间序列进行深度分析，自动识别关键事件并进行对齐标注， 智能切分重要区间，帮助你理解数据背后的故事。
基于事件演化进行智能预测，不只是给出数字结果， 更能解释预测背后的逻辑，让每一次预测都有迹可循。
采用大语言模型作为智能调度中枢，统一编排多个专业时序预测模型， 实现自然语言理解与精准预测的完美结合。
DeepSeek 驱动的自然语言理解与任务编排
Prophet / XGBoost / DLinear 多模型集成
BGE 向量模型 + Qdrant 语义搜索
SSE + Redis 消息队列驱动的实时交互
Multivariate Long-term Forecasting (MSE ↓)
数据来源：OpenTS-Bench · 华东师范大学 Decision Intelligence Lab
Beihang University (BUAA)
ACT 实验室 · SCAL 小组