基于LLM+ChatBI的生成式AI应用宝典.pdf
这份文档主要探讨了在数据分析领域中，大模型与商业智能（BI）相结合的应用与实践，尤其关注了百度数据中台的 ChatBI 产品，以及在网易数帆的应用案例。
**一、大模型与BI结合的趋势与价值：**
1. **技术革新：** 大模型为BI带来了新的技术范式，即智能BI，通过自然语言对话方式进行数据分析，降低门槛，提高效率，让数据分析普及到更多人。
2. **业务价值：**
* 降低门槛： 通过自然语言交互，人人都能成为分析师。
* 提升效率：自动生成SQL，自动修复，提高分析效率。
* 增加洞察： 结合大模型的理解、推理能力，提升分析深度和准确性。
**二、ChatBI 的技术架构与产品能力：**
1. **核心架构：** ChatBI 是基于现有 BI 能力之上的，包括数据接入、数据准备、数据建模、数据应用、数据分发。
2. **关键技术：**
* NL2SQL 大模型： 用于自然语言生成 SQL 代码。
* 数据可信： 通过多种手段确保数据准确性，包括用户可干预、结果可验证。
* 多端支持： 支持网页端、钉钉机器人、开放 API 接口。
3. **产品能力：** 智能选表、智能问数、智能问指标、多轮问答、联表查询、智能绘图、分析总结、数据分发等。
4. **优势：** 降低门槛、提高效率、实现分析智能化、产品可运营。
**三、关键技术与实现：**
1. **NL2SQL：** 自研大模型，主要以提高自然语言生成 SQL 代码的准确性为训练目标。
2. **数据可信：** 从需求可理解、过程可验证、用户可干预、产品可运营四个方面，确保数据质量。
3. **SQL 标注规范：** 通过规范化 SQL 标注，解决口语化歧义，提升准确性。
4. **物化视图技术：** 提高查询性能，降低成本。
5. **向量数据库：** 存储与检索非结构化数据，为生成式 AI 提供支持。
6. **智能体：** 多智能体协作，提升分析效率。
**四、实践案例：**
* **网易云音乐：** ChatBI 提升自助取数效率，降低用户门槛。
* **重庆烟草：** ChatBI 在多个业务场景应用，问答准确率达到90%以上。
* **HR 部门：** XP 机器人应用，解决管理者灵活问答需求。
* **某全球化消费电子品牌：** 全场景智能洞察，驱动智能化技术前沿。
* **某汽车企业：** 移动驾驶舱场景，提高管理层决策效率。
* **某电商平台：** 提高订单付款分析效率。
* **某内容平台：** 助力运营团队随时随地获取信息。
**五、未来展望：**
* **趋势：** 垂直领域深度挖掘、大模型与BI的深度融合、指标治理与应用、AI 能力深化。
* **目标：** 提高准确性、可信度、可解释性，并最终在生产环境中实现落地。
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