学习大模型的前沿技术与行业应用场景
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AI+BI的实施挑战
虽然将LLM与BI系统结合可以极大地提升数据分析和报告的智能化程度，对用户体验有着不言而喻的好处。但是，就当前的技术进展和结合情况来看，可能会遇到以下挑战：
数据理解的准确性
幻觉问题（Hallucination）
数据隐私和安全性
模型的通用性与定制化需求
用户交互体验
实时性和性能
04
（部分）产品实践
网易有数ChatBI
图：网易数帆的产品全景图
京东ChatBI
图：京东chatBI实现的基本结构图
百度SugarBI
SugarBI是百度智能云推出的敏捷BI和数据可视化平台，解决报表和大屏的数据BI分析和可视化问题，通过不断将AI能力融合进自身产品中，推出「文心问数SugarBot」功能，大幅度提升用户的数据分析效率。
图：百度SugarBI中所融入的智能化功能
图：SugarBIAI问答的整体技术架构
（2）自动分析
图：SugarBI自助分析的整体技术架构
腾讯DataBrainchatBI
腾讯的DataBrain团队在GPT4发布之后，尝试结合其能力构建了一个服务于DataBrain系统的统一语言智能助手Demo——chatBI，能够让用户在统一的语言交互界面完成数据分析的全过程。和京东的chatBI一样，该产品目前仅供内部使用。
观远数据BICopilot
这个功能早期的时候叫“chat2SQL”（也就是我们前面提到的text-to-SQL模式），通过自然语言交互协助生成SQL查询语句。
用户在遇到问题时可以直接向Chat2Help寻求帮助。当遇到报错或问题时，只需将报错信息复制粘贴到对话框中与Chat2Help进行问答，它将直接告诉用户报错的含义，并指导一步步排除报错、提供解决方案。
神策数据Copilot
神策数据的产品主要是CDP（客户数据平台）领域的，和我们前面所提及的“BI”不是一个概念。不过在研习过程中发现它也利用大模型技术推出了神策分析Copilot（另外还支持用于运营Copilot），同样支持自然语言的交互，自助式地进行数据分析与查询，因此还是纳入本文中。
从目前的Demo介绍来看，其支持的一些场景如下：
（1）智能分析：应用大模型技术理解用户问题，自动配置分析模型
以事件分析场景为例，在输入框中用自然语言输入要获取的数据指标，比如最近7天搜索点击的用户数，GPT模型将自然语言转化为请求查询JSON并发起查询，并进行图形化展示。
在这里，神策团队采用了text-to-json而不是text-to-SQL的模式，其考虑有二：一方面更容易理解，便于业务人员判断查询；另一方面更容易进行人为干预，比如生成的査询JSON不对，想换种计算方式或查询条件看看指标怎么样，可快速调整。
其实现过程大致为：
就我本人所掌握的情况来看，包括但不限于以上提及的经过大模型加持的AI+BI产品，大多都还处于Demo、内部测试或小范围试用的阶段，部分进行了推广但基本上都尚未大规模商用。
相信随着用户反馈+持续优化完善，再加上大模型能力的进化，更加成熟、稳定、可用的新版本产品将在今年内到来。
---未完待续---
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