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精準分析助力科學決策 SwiftAgent解決ChatBI數(shù)據(jù)不準確問題

2025-02-28 09:53:05   來源:今日熱點網(wǎng)

在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中,企業(yè)如同逆水行舟,不進則退。每一個決策都像是航行中的舵手指令,直接決定著企業(yè)這艘大船的航向與命運。如何做出精準有效的決策,已成為企業(yè)管理者們面臨的核心挑戰(zhàn)之一??梢哉f,精準高效的數(shù)據(jù)分析是企業(yè)前行的指明燈,是其在市場中占據(jù)一席之地的關鍵所在。

ChatBI是一種新興的人工智能技術工具,通常使用NL2SQL(自然語言到SQL)技術,通過大語言模型將用戶的自然語言查詢轉換為SQL語句。然而,目前的NL2SQL技術還遠未成熟,尤其是在處理復雜查詢和跨表查詢時,生成SQL的準確率較低,這直接導致了提數(shù)不準的問題。針對以上痛難點問題,數(shù)勢科技SwiftAgent 推出了統(tǒng)一語義層的架構設計,通過指標語義+標簽語義讓大模型能夠準確理解企業(yè)數(shù)據(jù),幫助企業(yè)開展數(shù)據(jù)分析工作時,取數(shù)更準,分析更快。

統(tǒng)一語義層構建 VS 數(shù)據(jù)分析不精準

數(shù)勢科技SwiftAgent 構建了統(tǒng)一的指標與標簽語義層,即通過自然語言到指標+標簽語義(Natural Language to Metrics&Label)即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察,解決大模型對底層業(yè)務語義難理解的問題,同時建立各行業(yè)標準、指標、人貨場標簽等易于理解的語義層。ChatBI通常使用的是NL2SQL的技術路徑,即通過大語言模型直接生成SQL缺少了指標和標簽層,精準度相差甚遠。

多源異構數(shù)據(jù)鏈接 VS 數(shù)據(jù)結構與維度單一化

數(shù)勢科技SwiftAgent不僅可以將指標、標簽一體化,基于人群的多維交叉分析,還實現(xiàn)了多源異構的數(shù)據(jù)接入,導入文本、Excel、圖片、音視頻等非結構化知識,基于新聞、政策解讀、行業(yè)報告等多維度了解數(shù)據(jù)背后的“因果",如:“導致黃金ETF產(chǎn)品持倉量持續(xù)升高的因素或為美國勞工市場有降溫跡象,減息預期加強,推動金價上漲等”。SwiftAgent 多源異構數(shù)據(jù)的鏈接AI更“懂”數(shù)據(jù),提供用戶全面分析思路,大幅加強決策精準性。

用戶可干預 VS 人機融合的問題

在以往在人機交互溝通中,如用戶無法判定明確需求,進行模糊化搜索,往往會出現(xiàn)所答非所問的現(xiàn)象,數(shù)勢科技SwiftAgent 可通過更自然的方式引導用戶,并且將AI思考過程白盒化,用戶可以清晰的看到它的“大腦”。用戶可以通過“點贊”和“踩”的反饋進行強化學習,不斷糾正錯誤、調整查詢,從而更懂用戶所想所需,也讓分析更準確。如當用戶提出“我想看一下最近的銷售情況?!边@種模糊的數(shù)據(jù)查詢,SwiftAgent會給出“最近7天銷售額”、“本月北京地區(qū)銷售額”等選項供用戶選擇,用戶還可以根據(jù)提示重新提問,最終得到他真正想要看的分析內(nèi)容。ChatBI則無法在互動環(huán)節(jié)有任何用戶可干預的能力與場景,無法更懂用戶使用需求。

持續(xù)反思學習 VS 學習迭代停滯

SwiftAgent可將所有使用用戶過往的問答分析沉淀到知識庫,在之后其他用戶相似的問詢場景中,直接提供結論并提供思考過程。這種不斷反思學習的能力,也發(fā)揮了大模型最大的特點。隨著時間的推移不斷進步,SwiftAgent持續(xù)反思學習讓AI更聰明,全面貼近業(yè)務需求。ChatBI雖然接入了大模型但無Agent的能力,無法只需反思學習及白盒化了解其思考過程。

數(shù)據(jù)計算加速引擎 VS 計算查詢效率低及性能弱

SwiftAgent采用了數(shù)勢科技獨創(chuàng)的數(shù)據(jù)計算加速引擎,可以實現(xiàn)秒級數(shù)據(jù)查詢,真正實現(xiàn)實時的人機交互。底層選用了StarRocks、Doris等數(shù)據(jù)分析引擎作為執(zhí)行引擎,在大寬表查詢、跨模型關聯(lián)查詢和物化視圖等方面性能更好;結合對數(shù)據(jù)加工和使用場景進行了一系列優(yōu)化,提供基于視圖的預計算能力和基于預計算結果的查詢優(yōu)化能力;數(shù)據(jù)虛擬化技術,將數(shù)據(jù)定義和物理數(shù)據(jù)(業(yè)務)解耦,實現(xiàn)指標/標簽靈活加工使用,無需排期開發(fā)。

成功實施數(shù)據(jù)分析智能化管理,不僅僅是技術層面的問題,更是為企業(yè)建立起一種數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)文化。這種文化氛圍能夠確保數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部各個層級得到充分的重視和有效利用,使決策過程更加科學、透明和理性。通過引入AI Agent,企業(yè)人員可以直達數(shù)據(jù),極大地降低了數(shù)據(jù)使用的門檻,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的民主化。這種普惠化的數(shù)據(jù)使用方式,打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壁壘,為企業(yè)的數(shù)字化轉型注入了新的活力,無疑將為企業(yè)帶來更高效的運營和更優(yōu)質的服務。


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