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ChatBI数据分析精准度欠缺如何解 SwiftAgent带来精准高效方案

2025-01-23 13:41 · 稿源: 站长之家用户

在数据驱动的时代,数据分析已成为各行各业决策的关键。然而,各行各业客户在数据分析过程中仍面临诸多挑战。目前市面上的ChatBI通常使用的是NL2SQL的技术路径,即通过大语言模型直接生成SQL,这种解决方案容易出现数据查询准确率低,通常准确率在60%-70%,如果跨表查询或者多表关联查询准确率会更低。数势科技SwiftAgent在大模型和AI Agent加持下,通过建立业务指标、人货场标签等易于理解的语义层,将自然语言解析到指标和标签语义(Natural Language to Metrics&Label),即可实现相比ChatBI更准确的数据洞察,解决大模型对底层业务语义难理解的问题。

统一语义层构建 VS 数据分析不准确

数势科技SwiftAgent 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。ChatBI通常使用的是NL2SQL的技术路径,即通过大语言模型直接生成SQL缺少了指标和标签层,准确度相差甚远。

多源异构数据链接 VS 数据结构与维度单一化

数势科技SwiftAgent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 多源异构数据的链接AI更“懂”数据,提供用户全面分析思路,大幅加强决策准确性。

用户可干预 VS 人机融合的问题

在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 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。ChatBI则无法在互动环节有任何用户可干预的能力与场景,无法更懂用户使用需求。

持续反思学习 VS 学习迭代停滞

SwiftAgent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持续反思学习让AI更聪明,全面贴近业务需求。ChatBI虽然接入了大模型但无Agent的能力,无法只需反思学习及白盒化了解其思考过程。

数据计算加速引擎 VS 计算查询效率低及性能弱

SwiftAgent采用了数势科技创举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。

以往一线业务人员想要了解数据情况,不得不经历繁琐的层级审批和流程,这不仅消耗了大量的时间成本,还使得数据获取变得复杂而低效。此外,传统的数据分析往往是手动的,需要用户根据数据去发现问题、提出假设并进行验证。通过引入AI Agent,企业人员可以直达数据,极大地降低了数据使用的门槛,实现了数据的民主化。这种普惠化的数据使用方式,打破了传统的数据壁垒,为企业的数字化转型注入了新的活力,无疑将为企业带来更有效的运营和更优质的服务。

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