ChatBI的缺点如何解决， SwiftAgent 2.0助力企业高效数据分析与决策

jmartincufre

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。

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。

针对以上痛难点问题，数势科技SwiftAgent2.0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，帮助企业开展数据分析工作时，取数更准，分析更快。
在多源的数据链接能力，SwiftAgent2.0不仅处理结构化数据，更能结合文档、视频、图像、音频等非结构化数据，为用户提供更为丰富、多元的数据分析结论。同时，用户可干预机制则允许用户深度参与分析过程，通过确认、点赞等方式与系统进行交互，实现产品的持续学习与进化。数据实时化是SwiftAgent2.0的另一大亮点，通过高效的加速引擎，我们能在秒级内构建任何维度的指标标签，确保用户在使用数据时能够即时获取所需信息。
数势SwiftAgent2.0可以统一语义层构建，解决ChatBI数据分析不精准的问题；可以基于人群的多维交叉分析，实现多源异构的数据接入，解决数据结构与维度单一化问题；可通过更自然的方式引导用户，并将AI思考过程白盒化，解决人机难融合的问题等等，是企业数字化转型必不可缺的重要工具。
（来源：财商资讯）
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