自然语言处理:第九十二章 chatBI 经验(转载)

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原文连接: 一文分享 ChatBI 实践经验

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一、前言

随着大语言模型（LLMs）为基础的人工智能技术持续发展，它可以为商业智能（BI）领域带来哪些新的机遇？

首先，让我们简要回顾一下BI领域所经历的几个关键阶段：

① 第一阶段（报表式BI产品）： 用户提出数据需求，再由数据研发取数后通过图表组件渲染实现可视化，这是一种按需开发方式。虽然这类产品能够满足用户的基本数据查询需求，但它们开发成本较高，且静态报表的应用场景有限，缺乏灵活性，导致边际效益较低。

② 第二阶段（自助式BI产品）：在这一阶段，BI产品在宽数据集上支持用户通过拖拉拽的方式自助搭建报表。这有效减少了对数据开发的依赖，而且产品灵活性增强，能够适应多样化的数据分析场景。然而，它要求用户对指标体系有深入了解，并具备一定的配置技能，仍然具有不低的使用门槛。

③ 第三阶段（智能式BI产品）：借助大模型强大的理解、推理能力，用户只需要通过简单的交互操作（如点击按钮、进行对话）即可完成报表搭建和数据分析与洞察，这显著降低了BI产品的使用门槛，实现了让每个人都能成为数据分析师的目标。

▲BI产品发展历程

二、大模型在BI领域的落地场景

经过近一年对“LLM+BI”业务场景的探索，笔者落地了三个主要的应用场景：

1、数据解读与总结

将结构化数据转化为用户易懂的文本报告，例如总结客户动态或分析员工行为轨迹。本质上是基于固定的业务规则组装数据集，然后利用大模型的归纳总结能力，按照指令要求生成总结和建议。

▲数据总结演示

2、动态可视化模板

在自助报表分析的阶段，用户需要对指标和维度有一定理解后，才能通过拖拉拽的方式搭建报表，这对用户的配置能力要求很高。为了降低搭建报表的门槛，常见的方法是为不同行业的用户提供多样化的报表模板。这在一定程度上降低了报表的配置难度，但用户仍需浏览每一个模板的配置以找到合适的模板，这个过程既繁琐又耗时。

在智能化阶段，我们可以对报表模板进行标注和向量化存储。用户只需简单描述需求，系统便能通过“RAG+LLM”技术快速匹配模板并自动搭建合适的报表。

▲动态可视化模板演示

3、对话式查数（ChatBI）

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