AI人工智能讲师培训 AI+BI：结合大语言模型实现对话式的智能报表系统_京东chatbi

欢迎来到AI产品经理从0到1研习之旅。

在之前的文章中，我们研习了AI大模型在电商购物和在线会议、网盘工具几种不同场景的产品实际应用情况：

电商：Shopify、淘宝问问

工具：腾讯会议、百度网盘

（点击可查看对应文章）

本文将继续这个系列，研习我本人非常感兴趣的：AI大模型在BI（商业智能）领域的实践应用。

预警：文章内容较长！全文约1.2万字：

引言：BI是什么、AI大语言模型结合BI有什么优势

AI+BI的不同模式：主要关注在数据查询分析&可视化呈现环节

AI+BI的实施挑战

产品实践：包括网易、百度、京东、腾讯以及观远数据、神策数据在AI+BI上的不同尝试

百度Sugar BI 智能问数上手初体验

思考与延伸

01

引言

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图：阿里云Quick BI产品架构

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就我目前所在公司的业务情况，AI+BI也是我认为有落地场景和价值的一个方向（当然从可用资源和投入产出比的角度来看，在我司还不适合推进），因此对这个领域多有关注，是以有本文。

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需要强调的是，本文接下来所提到的AI，特指以大语言模型（LLMs）为基础的自然语言能力——即对话式的系统交互支持（毕竟在BI领域还有其他的AI技术可以使用，例如机器学习可用于销售预测）。

接下来就请随我一起探索一番。

02

AI+BI的不同模式

LLM在BI产品领域，适合作为现有数据分析手段的有效补充，特别是在即席数据查询、传统BI工具能力提升、简单数据挖掘与洞察等方面。

就目前来看，在自然语言的对话式BI数据分析有3种可行的实现模式：

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text-to-API：即根据用户输入的自然语言，进行意图理解，并匹配调用对应的API；

text-to-SQL：即根据用户输入的自然语言，进行意图理解，直接生成SQL语句对关系型数据库（如MySQL）执行查询；

text-to-Code：即根据用户输入的自然语言，结合大模型自己对相关数据的“理解”，直接生成代码并执行分析（可以理解为ChatGPT中的代码解释器Code Interpreter）。

当然这些模式并不全面。比如说还有text-to-JSON等。

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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

由于LLM主要通过训练数据学习，如果训练数据不包含足够的行业特定知识或上下文信息，模型可能难以准确理解复杂的业务数据。因此，LLM可能在理解复杂数据集、特定行业术语或上下文中的细微差别方面存在挑战。这可能导致数据分析结果的误解或错误解释。

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

我们需要确保LLM能够提供自然、流畅的交互体验，同时能准确理解用户的查询意图和需求，这可能存在挑战。因为不同用户的查询方式和习惯多样性，对应地表现为自然语言理解的复杂性，可能会影响交互的准确性和用户满意度。

实时性和性能

在需要快速响应的BI应用中，确保LLM提供的解决方案能够满足性能和实时性要求可能是一个挑战。原因在于大型模型可能需要显著的计算资源和处理时间，特别是在处理大型数据集或复杂查询时。（不过就我个人目前的体验而言，这个问题不大，反而是BI系统本身可能存在这个瓶颈需要解决）

在不断地妥协之后，我们感觉在 AI 应用落地中存在一个不可能三角，效率-准确-智能的不可能三角。希望能够快速且准确地解决问题，就会对复杂问题束手无策；需要准确地解决复杂问题，就会需要漫长的时间来思考、拆解、处理；希望能够快速地解决复杂问题，就会无可避免地面临幻觉的产生。

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（部分）产品实践

网易有数ChatBI

网易数帆团队于2023年推出了基于网易自研大模型的对话式数据智能助手——有数ChatBI，它融合了前沿的AIGC技术，通过自然语言理解与专业数据分析能力，用户只需通过日常对话的方式即可获得可信的数据，极大降低数据消费门槛。

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图：网易数帆的产品全景图

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京东ChatBI

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图：京东chatBI实现的基本结构图

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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Sugar Bot」功能，大幅度提升用户的数据分析效率。

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图：百度SugarBI中所融入的智能化功能

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基于 NL-to-JSON 等能力，文心问数 Sugar Bot 帮助用户基于对话来直接完成数据探索，并完成一部分报表制作功能。同时，该团队还在进一步研发意图理解、指令拆解、图像生成等 AIGC 能力，基于对话直接满足用户对报表、大屏的生成需求，其愿景是实现大部分内容的直接生成，也就是 NL-to-X 。这样，可以通过生成式 AI 直接满足更多用户业务目标，逐步实现业务与技术重构。

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（1）AI问数

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图：SugarBI AI问答的整体技术架构

（2）自动分析

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图：SugarBI 自助分析的整体技术架构

腾讯DataBrain chatBI

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。

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观远数据BI Copilot

BI Copilot 是观远BI利用大语言模型的能力构建的最新模块，接入了微软Azure OpenAI 商用服务权限（大家理解为就是ChatGPT背后的技术即可）：

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Chat2Answer利用知识库构建，可以帮助业务用户理解数据的含义，并提供智能解读。当用户提出数据相关的问题时，Chat2Answer会解释数据背后的原因，并给出针对性的建议和可操作的方案。

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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。以实际工作流程为例：

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。

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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。

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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。

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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：

首先，把schema（简单理解为是关于数据如何存储、数据之间的关系以及数据应该如何解释的信息）传给GPT，让GPT理解数据的schema以及任务。考虑到存在长度限制，需要优化设计，从报表的上千个字段中筛选出进入到 prompt的字段、以缩短prompt。

其次，筛选出来的 schema 会有很多的字段，字段多了也会影响 GPT 的正确率和精准度，因此需要跟 GPT 进行交互，让它挑选出哪些字段与需求有关。

最后，通过 GPT进行 JSON 的生成。对于复杂的查询，可以先让它生成一个结构，在这个结构下再把内容填充进去。

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当然啦，除了这些产品，其实还有很多其他的AI+BI实践，但时间和精力有限，我们就不继续拓展了。

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。

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SugarBI问数上手初体验

上面所提到的产品大多没有机会上手（例如内部产品或仍在测试阶段）体验，但总算在2月初申请到了百度SugarBI文心问数的体验权限。

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参照官方指引，基于示例数据，我进行了简单的探索：

（1）数据模型准备

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在数据模型的设置页面，可以选择对应的数据表并建立关系：

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在编辑页面可以将字段名称设置为可读性较高的中文别名：

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对于原子指标（度量），我们可以设置AI问答的同义词（也就是帮助大模型理解专业术语，可能用户会有不同的问法）作为其“知识库”：

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我们也可以新建度量（指标加工），这就是常规的BI功能了：

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对于AI问答功能，需要开启并等待模型训练完成才能使用（不过我没有权限）：

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我们还可以配置AI问答的推荐问题，这个如果在ChatGPT中自定义过自己的GPTs的小伙伴应该很熟悉：

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然后我们就可以通过智能问数Sugar Bot和系统进行交互了：

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当我点击上图中的“需要结论”时，系统会自动总结如下：

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并且还能发现数据的不合理之处（确实如此）：

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整体上来说还是蛮有意思的，确实是一种全新的体验、并且是已经实际落地到现有产品中了。感兴趣的小伙伴可以自行申请体验。

值得注意的是，SugarBI有以下限制：

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思考与延伸

在前面的研习内容中，我们主要关注支持自然语言交互模式下的BI数据查询、分析和可视化呈现。实际上，在从问题定义、数据接入、处理、可视化展示、交互分析到决策行动的BI数据分析全链路中，AI大语言模型都有结合的机会。

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支付宝团队在基于蚂蚁集团基础大模型开发研制数据分析智能助理 Deepinsight copilot的过程中，比较系统化地梳理了结合大模型的数据分析智能助理功能需求，划分了不同的智能化等级，非常值得我们参考和学习：

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注：

CoT即思维链（Chain-of-thought），模仿了一个逐步思考的过程来得出答案。

TOT即Tree-of-thoughts，CoT通常只有一条解决问题的路径，ToT等于是CoT的一个拓展，把一条reasoning路径拓展至多条reasong paths，这样模型可以综合多条reasoning path的结果得到最终的结论。

ReAct：即Reason和Action，Reason生成分析步骤，Action生成工具调用请求。是目前最常见和通用的增强式语言模型（Augmented LM)范式，它启发于传统强化学习，通过提示词构造“想法”（Thought），“行动”（Action），“观察”（Observation）的思维链， 逐步启发大语言模型根据当前工具的输出产生观察，从而进一步产生下次推理。这种范式被广泛应用在近期爆火的 Auto-GPT 和 LangChain 等项目中。

ReWOO 即Reasoning WithOut Observation，通过模块化解耦（Decouple）大语言模型的“预见性推理”(Foreseeable Reasoning) 和工具的执行，从而实现在HotpotQA等任务上数倍的词元效率(Token Efficiency)， 并且提高了模型表现以及复杂环境下的鲁棒性。在ReAct中， 指令微调不可避免的会导致小模型“背住”训练集中的工具输出。然而，ReWOO由于将显式的工具输出跟模型的推理步骤分离， 可以因此借由指令微调使其学会具有泛化性的“预见性推理”能力。

DAL我没有查到，我估计应该是DSL，即将自然语言转化为特定领域的语言（Domain-Specific Language），也就是我们前面提到的text-to-code。

KG即知识图谱，在上一篇文章中正好进行了比较深入的研习。

AI+BI的融合为商业智能领域带来了前所未有的机遇，通过大语言模型的应用，可以极大地提升数据分析的效率、深度和准确性，同时改善用户体验。

作为AI产品经理，理解并把握AI技术在BI产品中的应用，不仅需要技术和业务的深入理解，还需要持续的创新和优化。通过有效地结合AI和BI，我们可以更好地解锁数据的潜力，支持数据驱动的决策，推动企业的智能化转型。

以上，就是关于AI大语言模型在BI领域的应用研习分享。