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放棄幻想!ChatBI其實跟你想的不一樣|甲子光年

AIGC動態10個月前發布 甲子光年
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想上線一個ChatBI,都需要關注什么?

放棄幻想!ChatBI其實跟你想的不一樣|甲子光年

原標題:放棄幻想!ChatBI其實跟你想的不一樣|甲子光年
文章來源:甲子光年
內容字數:8039字

ChatBI落地實踐:帆軟FineChatBI團隊的經驗分享

本文總結了帆軟FineChatBI團隊在ChatBI項目中的實踐經驗,旨在幫助企業少走彎路,成功落地ChatBI應用。文章重點關注技術路線選擇、用戶群體定位、落地準備以及上線后的持續運營等方面。

一、技術路線選擇:LLM寫SQL不可靠

1. **精度問題:**LLM寫SQL的精度難以達到業務用戶可接受的水平(75%-80%)。LLM的“幻覺”問題在結構化數據應用中會被放大,導致結果錯誤。FineChatBI選擇將用戶問題轉化為清晰的查詢語言,利用OLAP分析操作指令集調用FineBI底座,模擬人工拖拉拽生成圖表,大幅提升精度。

2. **性能問題:**LLM寫SQL的響應時間通常過長(6-15秒),難以滿足用戶體驗需求。FineChatBI通過小尺寸語析模型處理清晰語義,大尺寸LLM處理模糊語義,實現更快的響應速度(清晰語義0.2秒,模糊語義2秒)。

3. **可信性問題:**LLM寫SQL生成的SQL語句難以被業務用戶理解和調試。FineChatBI提供可讀的圖表生成規則,允許用戶調整參數,并結合FineBI底座支持更復雜的分析需求,提升可信性和易用性。

二、ChatBI落地:并非開箱即用

1. **真場景至關重要:**ChatBI項目需要找到真實的業務痛點和需求,避免盲目套用。建議與業務團隊深入溝通,了解其日常取數場景和遇到的問題,再制定解決方案。

2. **底層準備:數據和知識至關重要:**LLM不擅長數據加工,因此需要準備高質量的數據,包括避免字段名歧義、數據冗余以及確保字段類型正確等。同時,需要進行知識配置,包括同義詞和企業獨有知識,以提高理解準確性。

3. **組織驅動力:明確角色和責任:**ChatBI項目需要領導、產品經理和IT部門的共同參與。產品經理是核心角色,負責項目規劃、用戶需求收集、內部推廣等。建議先從小規模試點開始,逐步推廣,避免一開始就應用于高層管理。

三、正式上線前的關注點

1. **安全性:**需要具備企業級權限控制能力,并考慮LLM的本地化部署。

2. **算力成本:**選擇合適的LLM模型尺寸,平衡效果和成本。

3. **持續運營投入:**需要持續迭代和優化,以應對用戶數增加、數據范圍擴大等情況對精度的影響。

四、對LLM的理性看待

ChatBI是一個企業級應用,LLM只是其中一種技術手段。成功的ChatBI需要綜合考慮穩定性、性能、成本等因素,謹慎選擇技術方案。LLM并非萬能,需要結合其他技術,才能更好地解決業務問題。

總而言之,成功的ChatBI落地需要充分準備,選擇合適的技術路線,并重視持續運營和迭代優化。 它不僅僅是簡單的“快速問數”,更應該幫助業務用戶完成個性化的分析工作,創造真正的業務價值。


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文章來源:甲子光年
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作者簡介:甲子光年是一家科技智庫,包含智庫、社群、企業服務版塊,立足中國科技創新前沿陣地,動態跟蹤頭部科技企業發展和傳統產業技術升級案例,推動人工智能、大數據、物聯網、云計算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技創新在產業中的應用與落地。

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