腾讯云ChatBI：多表关联重磅来袭，四大能力升级提升智能分析体验-优快云博客

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腾讯云ChatBI是腾讯云BI打造的智能分析Agent，基于大模型AI技术，支持用户以自然语言提问获取数据，并从数据中发现变化趋势和潜在问题，进行数据波动归因分析，提供业务优化建议，形成分析报告，帮助客户快速进行业务决策。

近期，腾讯云ChatBI新版本发布，推出四大核心能力升级，涵盖选表、数据洞察、知识库和性能等全链路提升，数据智能分析更强大、更灵活！

多表关联上线：腾讯云ChatBI根据数据表和提问而智能选择多张数据表并关联起来，客户数据表再多也能便捷分析；
波动归因升级：支持用户自定义维度和时间，并支持归因总结，让辅助决策更精准；
知识库优化：更灵活的知识库生效范围配置，全新排版效率更高，还有更多优化等您来发现；
性能提升：腾讯云ChatBI问数和分析的速度大幅提升，再也不用花太多时间等待。

一、多表关联：智能关联简化数据处理

上百张数据表，业务人员不知道怎么选表？数据分析要跨很多张表，手动关联太头疼？现在交给腾讯云ChatBI一键自动搞定，实现智能选表和多表关联，大幅简化数据处理流程。

1.产品能力

智能选表：通过自然语言提问后，腾讯云ChatBI根据用户的问题涉及到的字段自动选择相关的数据表进行分析；
多表关联：在需要跨多张数据表分析时，系统会自动执行多表关联，提升分析效率。

2.技术方案

想让海量数据库表之间产生精准关联，又能快速得到结果？我们通过一套多维度协同的技术架构，实现了高精度与高效率的多表关联双重突破。

筑牢数据根基：融合多种检索方式，全面覆盖结构化与非结构化信息。
精准定位关联：结合数据特征匹配，经智能算法优化，快速锁定表间关联点。
细致关联字段：用 “规则 + 语义” 双重办法，兼顾强关联匹配与柔性关联场景。
深挖隐藏关系：LoRA微调大语言模型，捕捉间接关联，打破传统匹配局限。
智能生成验证：结合领域知识推理，结果可追溯、可验证。

这套架构实现了大量异构表的秒级关联，准确率高，彻底解决 “效率与精度难兼顾” 的应用痛点。

3.客户实践案例

以某零售客户的订单库存分析场景为例，客户用到两张相关的数据表（销售表、库存表），需要根据客户提问自动对两张数据表进行智能选表和多表联表。

智能选表：例如，客户提问“展示2024年全国的订单情况”和“显示2024年上海仓的库存情况”，腾讯云ChatBI根据问题中的关键字段与数据表中库表纲要做综合语义理解，判断单表即可完成分析，则自动执行智能选单表。
多表关联：例如，客户提问“展示2024年缺货商品情况”。此问题需要关联销售表和库存表才能完成分析，腾讯云ChatBI自动执行以商品ID字段为关联字段，对销售表和库存表实现LEFT JOIN，通过智能多表关联实现问题回答。
效率提升：客户在未使用腾讯云ChatBI多表关联之前，需要写SQL手动处理，门槛高、效率低。腾讯云ChatBI帮助客户把多表关联工作耗时从以往人工操作的十几钟缩短到秒级，大幅提升了数据处理效率。

二、波动归因：更灵活的自定义调整能力

腾讯云ChatBI本次将波动归因模块进行全新升级，支持更灵活的自定义能力，并对分析结果进行总结和建议：

1.产品能力

自定义时间段：满足客户的非标准时间周期对比需求，例如对比不同年份的春节、对比618大促前后，时间周期随客户自由选择；
自定义维度：支持客户手选排除干扰维度，聚焦核心业务因素，报告输出更贴近业务；
智能生成总结报告：对波动归因分析进行总结，定位数据波动原因、提供优化建议。

2.客户实践案例

以某零售客户为例，客户要对比2023年与2024年春节的销售额情况，通过波动归因的时间筛选器，选择2023年农历新年1.21-2.27和2024年农历新年2.10-2.17进行自定义对比，定位到销售额波动的影响因素，并获取业务建议。

三、知识库优化：更专业易用的企业智库

1.产品能力

生效范围配置：知识库可选择生效的范围，全局知识库支持全公司共享，如行业术语等；表级知识按数据表定向生效，如部门内部指标口径。
分屏录入：支持问数与知识录入同步进行，边做知识调整边检验问数效果，效果调优效率大幅提升。
体验优化：一键导出、智能校验等，让知识沉淀更顺畅。

2.客户实践案例

以某银行客户为例，银行行业的特点是数据表多、业务逻辑复杂，需要更灵活的知识库管理能力。

以客户常用的交易流水表、贷款申请表、存款账户信息表为例，客户有对全部3张数据表都生效的全局类知识，也需要根据业务场景针对3张数据表设定不同的知识定义。通过腾讯云ChatBI的知识库生效范围设置，满足业务场景需求。

四、性能提升：全链路优化，问答平均耗时降低60%+

1.大模型服务深度优化，打造极致性能

基于腾讯内部大模型服务团队的深度支持，围绕DeepSeek系列模型从三大维度进行加速：

硬件协同：深度利用NVIDIA Hopper架构新特性（如TMA、WGMMA），释放GPU极致算力；
算法革新：基于开源算子二次开发，推出DeepGEMM、FlashMLA、DeepEP等高效组件；
系统工程：引入量化压缩、MTP并行解码、PD分离调度、TBO等多项优化策略。

通过优化，模型首字延迟小于2秒，单token生成耗时低于50毫秒，在保障用户体验的前提下最大化吞吐能力（QPM）。

2.全链路模块化设计，流式输出显著降低等待感

我们将客户问数链路进行模块化设计，包含意图路由、多表关联、意图澄清与DSL生成等多个环节，每个模块最低仅需要一次模型交互，支持流式输出，首token响应时间小于2秒。通过分阶段逐步反馈的模式，用户无需长时间等待即可看到反馈，显著降低等待感，交互体验更加自然顺畅。

3.算法迭代，准确率全面升级

通过持续的算法优化与模型迭代，我们在多个关键指标上实现了显著提升：

Prompt调优，提升任务聚焦与上下文处理准确性
各功能模块细节拆解与重构，确保模型专注完成专一任务
引入大模型与传统规则融合机制，增强鲁棒性与稳定性

整体各模块准确率显著提升，DSL生成质量更高，真正做到“懂你所问，答你所需”。

五、未来展望：让每个业务人都是数据分析师

腾讯云ChatBI本次能力升级，为客户带来了更多强大实用的数据分析能力。接下来，腾讯云ChatBI仍会继续快速迭代升级，我们期望借助AI能力，让数据分析成为每个业务人员触手可及的能力。腾讯云ChatBI，致力于成为您身边最懂业务的“数据合伙人”，无需代码，不问技术，只管提问，剩下的交给这位“最懂你的AI顾问”。

腾讯云大数据始终致力于为各行业客户提供轻快、易用，智能的大数据平台。

END

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