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ChatBI缺点如何解,不妨看看取数更准分析更快的全新方案

2024-08-13 09:09:42 作者:ITCN
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ChatBI通常使用NL2SQL(自然语言到SQL)技术,通过大语言模型将用户的自然语言查询转换为SQL语句。然而,目前的NL2SQL技术还远未成熟,尤其是在处理复杂查询和跨表查询时,生成SQL的准确率较低,这直接导致了提数不准的问题。在实际应用中,ChatBI面临数据口径不统一、交互速度较慢、获取信息不准确等问题,现阶段还不是企业及员工数据分析趁手的工具。

为解决ChatBI的诸多难点问题,数势科技SwiftAgent 2.0推出了统一语义层的架构设计,通过指标语义+标签语义让大模型能够准确理解企业数据,取数更准,分析更快。通过AI大模型与Agent的结合,SwiftAgent 2.0攻克企业数据分析领域的五大核心难题,带来了升级版数据分析方案。

统一语义层构建 VS 数据分析不精准

数势科技SwiftAgent 2.0构建了统一的指标与标签语义层,即通过自然语言到指标+标签语义(Natural Language to Metrics&Label)即可实现数据洞察,解决大模型对底层业务语义难理解的问题,同时建立各行业标准、指标、人货场标签等易于理解的语义层。SwiftAgent 2.0统一语义层的构建让AI更“懂”企业数据,助力企业实现智能决策。

多源异构数据链接 VS 数据结构与维度单一化

数势科技SwiftAgent 2.0不仅可以将指标、标签一体化,基于人群的多维交叉分析,还实现了多源异构的数据接入,导入文本、Excel、图片、音视频等非结构化知识,基于新闻、政策解读、行业报告等多维度了解数据背后的“因果",如:“导致黄金ETF产品持仓量持续升高的因素或为美国劳工市场有降温迹象,减息预期加强,推动金价上涨等”。SwiftAgent 2.0多源异构数据的链接AI更“懂”数据,提供用户全面分析思路,大幅加强决策精准性。

用户可干预 VS 人机融合问题

以往在人机交互沟通中,如用户无法判定明确需求,进行模糊化搜索,往往会出现所答非所问的现象,数势科技SwiftAgent 2.0可通过更自然的方式引导用户,并且将AI思考过程白盒化,用户可以清晰的看到它的“大脑”。用户可以通过“点赞”和“踩”的反馈进行强化学习,不断纠正错误、调整查询,从而更懂用户所想所需,也让分析更准确。如当用户提出“我想看一下最近的销售情况。”这种模糊的数据查询,SwiftAgent会给出“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等选项供用户选择,用户还可以根据提示重新提问,最终得到他真正想要看的分析内容,SwiftAgent 2.0用户可干预让AI更“懂”用户,减少认知负担。

持续反思学习 VS 学习迭代停滞

SwiftAgent 2.0可将所有使用用户过往的问答分析沉淀到知识库,在之后其他用户相似的问询场景中,直接提供结论并提供思考过程。这种不断反思学习的能力,也发挥了大模型最大的特点。随着时间的推移不断进步,SwiftAgent 2.0持续反思学习让AI更聪明,全面贴近业务需求。

数据计算加速引擎 VS 计算查询效率低及性能弱

SwiftAgent 2.0采用了数势科技独创的数据计算加速引擎,可以实现秒级数据查询,真正实现实时的人机交互。底层选用了StarRocks、Doris等数据分析引擎作为执行引擎,在大宽表查询、跨模型关联查询和物化视图等方面性能更好;结合对数据加工和使用场景进行了一系列优化,提供基于视图的预计算能力和基于预计算结果的查询优化能力;数据虚拟化技术,将数据定义和物理数据(业务)解耦,实现指标/标签灵活加工使用,无需排期开发。

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