Kyligence 发布数据和分析领域垂直大模型司南（Compass）_司南模型怎么测试

12 月 19 日，跬智信息（Kyligence）正式发布数据和分析领域垂直大模型司南（Compass）（以下简称“司南大模型”）。基于多年数据和分析领域的实践积累和全行业指标洞察的海量语料，Kyligence 司南大模型已具备自然语言对话分析、指标搜索与推荐、自动化数据洞察、KPI 评估、智能决策建议等核心能力。 

司南为中国古代四大发明之一，是现代指南针的原型，用于帮助人类辨别方向。Kyligence 数据和分析大模型以“司南”命名，致力于帮助企业更精准地了解经营状况，并基于海量数据为企业提供决策方向。通过与 Kyligence Zen 智能一站式指标平台的对接，企业将以更快周期、更低成本落地 AI，从每个一线业务人员到管理决策者，只需使用自然语言即可获取数据洞察，更快速、更准确、更全面地开展业务决策，为业务增长提供强有力的支撑。

插图通过 GPT-4 生成 

此前，Kyligence 曾推出《数据分析场景下的大模型能力评测框架（Kyligence LLM Benchmark for Data & Analytics）》，并对国内外多款通用大模型进行评测。评测发现，通用大模型的优势在于应用场景十分广泛，但在数据和分析领域仍有欠缺，难以满足数据驱动企业精细化运营的需要，具体包括：

• 通用大模型由于缺少数据和分析领域的精准训练，更容易出现“幻觉”，从而影响数据洞察的准确性和可靠性

• 根据评测结果来看，通用大模型在用户意图理解和指标匹配方面普遍不足，需要“对症下药”以提升相关能力

• 通用大模型通常需要较大参数规模才能取得较好的落地效果，这要求企业投入高昂的显卡硬件等算力成本

为了更好服务企业落地数据和分析场景，我们需要对通用大模型进行更具针对性的训练和微调，以提高大模型在数据和分析领域的准确性和可靠性，同时降低成本。作为领先的大数据分析和指标平台供应商，基于高质量的数据分析和指标洞察等场景经验，Kyligence 打造了一款准确、可靠的数据和分析领域垂直大模型。司南大模型具有以下特点：

• 减少“幻觉”：基于多年企业服务实践经验及全行业指标洞察语料，通过精心微调，克服通用大模型在意图理解、指标匹配等方面的短板问题，提升整体的准确性和可靠性

• 降低成本：目前在实验室测试场景下，Kyligence 司南大模型在算力仅为 4 块 NVIDIA RTX 4090 24GB 显卡的情况下，已经可以流畅地完成指标分析、洞察和报告撰写等方面的基本要求

• 加速 AI 场景化落地：支持各类企业级部署方式，以标准化应用及方法论降低 AI 场景落地的周期

这意味着在实际落地场景中，企业可以通过更低的参数规模和成本取得更好的落地实践效果，将大大减少企业对算力资源的依赖，实现更快部署 AI，赋能更多业务场景，以提升数智竞争力。

Kyligence 司南大模型通过与 Kyligence Zen 智能一站式指标平台结合，为企业提供专业的数据分析和决策智能解决方案。该模型作为重要能力支撑，主要具备以下核心能力：

• 自然语言对话分析：通过自然语言对话自助获取数据洞察，结合指标平台可实现比传统 NL2SQL/Text2SQL 技术更高的准确度和稳定性

• 指标搜索与推荐：根据用户分析语境，模型可自动推荐有分析价值的业务指标和业务问题

• 自动化数据洞察：从指标中自动发现有价值的业务洞察，如根据指标波动自动归因分析，发现数据背后隐藏的洞察信息

• KPI 评估：理解企业核心 KPI 指标体系，自动生成评估报告

• 智能决策建议：通过对接企业知识库，以数据驱动生成行动建议，通过 Agent 实现业务自动化

• 支持 PB 级以上数据量：结合 Kyligence 指标平台技术，直接分析数据仓库或数据湖中的海量数据

Kyligence 司南大模型进一步增强了 Kyligence 企业级产品矩阵的智能化技术底座，将持续赋能金融、零售、制造等行业在数据分析和智能决策领域的落地和发展。在银行业，Kyligence 可支撑银行进行经营分析，赋能从行长到分支行业务人员精准识别大额出账等重点事件背后的原因，对接知识库实现智能决策建议，提升日常决策效率；在零售业，助力连锁门店经营管理，各门店店长通过自然语言对话，超低门槛获取数据洞察，有效增强各级门店的管理效率，降低门店的经营成本；在物流业，帮助解决智能管理成本分摊问题，统一提升物流运转过程中整体运营的效率。

Kyligence 司南大模型将内置于 Kyligence Zen 中支持用户在云端及产品内进行使用。与此同时，为更好满足客户的不同需求，Kyligence Zen 将继续支持对接 Azure OpenAI 以及智谱 AI、百川智能、零一万物等国内外主流大模型，为企业落地 Data + AI 提供更多选择。

未来，Kyligence 将持续优化和迭代司南大模型，通过智能、专业、可靠的创新技术和企业级产品，服务企业真正将大模型与大数据落地，赋能企业深化数智化转型。如您希望获取关于 Kyligence 司南大模型的更多信息或与我们进一步合作，欢迎点击链接与我们取得联系。

关于 Kyligence

跬智信息（Kyligence）由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的大数据分析和指标平台供应商，提供企业级 OLAP（多维分析）产品 Kyligence Enterprise 和智能一站式指标平台 Kyligence Zen，为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。