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在当今数字化时代,企业面临着海量数据的管理与分析挑战,如何从这些庞杂的数据中提取有价值的信息,为企业决策提供支持,成为了众多企业关注的焦点。ChatBI是一种新兴的人工智能技术工具,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。
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开源的NL2SQL工具虽然众多,但真正能够落地到实际工程应用中的并不多,因为它们往往缺乏处理复杂BI计算和保证结果正确性的能力。
类ChatGPT等大语言模型并非专门为数据分析而设计,它们更擅长处理自然语言文本数据相关任务。在BI领域,由于训练数据的不足和多样性不足,模型可能无法准确理解用户的查询意图,从而生成错误的SQL语句。即使是最先进的通用大模型也容易捏造事实,即产生“AI幻觉”。在BI领域,这可能导致模型捏造不存在的字段或数据,进而生成错误的查询结果。
在实际数据分析中,由于数据来源的多样性,数据口径可能不统一。这要求ChatBI在处理查询时能够准确理解和转换不同口径的数据,但目前的技术往往难以做到这一点;ChatBI需要实现快速的交互响应,但在处理大规模数据时,推理耗时和查询耗时可能较长。这可能导致用户在等待结果时失去耐心,从而无法获得准确的数据;ChatBI需要准确理解用户的需求并生成相应的SQL语句。然而,由于自然语言的模糊性和多义性,模型可能误解用户的查询意图,从而生成不符合用户期望的查询结果。
![](https://bbs.wuxhqi.com/ungULKxG7fZmEmAzXqIZ5MmJ5ULT+qz1crB9Zo+mUNNB8Azc1pkkZUyytPN+Agv5jPoapX1+wP0FKecbYcRZTrxa+XGIO4OnomNkdU/XsVI=)
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(来源:财商资讯)
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