本文指出，大模型处理折线图的最佳路径是将像素、矢量与可视化元数据融合，先完成坐标轴与系列的结构化抽取，再进行单位与时区校准及数值推理，最终输出标准化JSON与可解释结论；在工程落地中采用解析器+LLM的混合架构、提示词与工具调用的双保障、缓存与治理的持续优化，可显著提升趋势识别、异常检测与跨语言适配的准确性与稳定性。

本文系统回答“大模型参数是如何确定的”：参数量需要在任务目标、数据规模与质量、模型架构（Transformer、MoE）、算力预算与训练时长之间做联合优化。遵循Scaling Laws（OpenAI, 2020）与Chinchilla规律（DeepMind, 2022），以合适的隐藏维度、层数、注意力头与词表大小组合，并通过学习率、批大小等超参数搜索与正则化、蒸馏、量化在训练与部署阶段闭环收敛。企业在国内合规环境中，结合SLA、并发与生态工具链，用A/B测试与试训记录建立经验曲线，以“能力—延迟—成本”三角反推可接受的参数范围，避免规模崇拜，实现性能、成本与合规三者平衡。

要让大模型可靠对接数据库，核心在于把检索、计算与权限安全工程化。实践路径分为三类：检索增强生成（RAG）、SQL生成与校验、Agent函数/工具调用，并配套只读权限、行级安全、脱敏与审计、缓存与并发优化。实施遵循目标设定—数据盘点—PoC—灰度—规模化的流程，通过语义层与模板治理、向量索引与重排、函数白名单与参数化、评测与监控闭环，提升准确率与稳定性，同时控制成本与延迟。未来将呈现结构化理解增强、复合检索架构与数据库原生向量功能普及，以及安全治理标准化的趋势。