主要内容包括以下几个部分：

1. BI 技术的发展与大模型带来的新机遇

2. ChatBI 的设计理念和平台介绍

3. ChatBI 背后的技术内幕

4. 落地效果

分享嘉宾｜百度移动生态数据研发部

编辑整理｜吕晶

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

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BI 技术的发展与大模型带来的新机遇

1. 技术视角

从技术视角看，不管是什么新的技术，想要成为新的趋势，本质是要做到技术的普惠，让更多的人可以更低成本地使用从而产生更多的价值，BI 的技术趋势也是一样的。我们先来回顾下 BI 在这么多年的发展过程中经历的几个阶段：

第一阶段（报表式 BI 产品）：随着大数据技术的产生，HDFS 技术和 MR 技术开始在各个公司流行，产生了此类 BI 产品。其往往需要按需开发，由分析师或经营者提出数据需求，再由专业的数据研发同学进行取数开发。需求开发成本和周期长，边际成本高，限制了其广泛应用。

第二阶段（自助式 BI 产品）：近些年随着计算机底层硬件的不断发展以及数据查询技术的迭代（如 MPP 架构、向量化、内存化技术等），和早期 MR 时代对比，取数效率有了 10 倍以上的提升。量变带来质变，在多数场景下，在宽数据集上进行动态查询就能满足性能需求，这减少了对数据的开发依赖，用户可通过 BI 平台进行自助化、可视化查询，使得 BI 技术更为普及。

当前第三阶段 BI 技术展现出明显的技术趋势，即智能化的发展。随着大模型技术的出现和快速发展，笔者认为现有 BI 产品可以通过和其结合，更具智能化，做到更好的技术普惠。

第三阶段（智能式 BI 产品）：借助大模型强大的理解、推理能力，屏蔽更多的底层细节。用户无需再考虑使用哪个平台、数据从哪里来以及查询方言等问题，只需要自然语言对话，即可完成取数、洞察分析等流程。极大地降低了使用门槛，人人都可以是分析师。

2. 业务视角

从业务视角看，核心在于新的技术是否能带来足够的业务价值：

首先，从业界近些年对 NL2SQL（自然语言转化 SQL）的研究看，LLM-base 的解决方案在各个评测集上都取得了更好的分数，这降低了问数场景的使用门槛；其次大模型的超强理解能力使其能够总结背后数据报表的本质，并进行多轮交互式沟通，提高效率。记忆能力和推理能力使其能够在数据分析中执行逻辑推理，解决问题，为用户提供更为深入的数据分析支持。

大模型对业务带来的价值主要体现在两个方面：

（1）降低新手门槛：chat 交互、AI 解读、数据洞察等能力的建设，实现数据分析的普及，使得全员都能够轻松进行数据分析；

（2）存量用户提效：通过智能化 BI 技术（例如：自动化纠错 SQL、生成周报等），对于已经使用 BI 产品的同学，可以帮助提升效率。

其次，从长远视角来看，随着大模型的进一步发展，未来可能演变为一种数据助手的状态，为每个人提供实时的、个性化的数据支持。

在进行数据分析和报表生成的过程中，我们不仅仅是在处理数据，更是在追求数据的深层次理解，以指导未来业务的发展趋势。现有可视化 BI 工具与人的协同方式有其局限性，限制在细分的纬度上。然而，随着 AI 的介入，我们可以期待更为精细化的分析，应对上千个维度的实际经营需求。

在 AI 模型逐步成熟并掌握了长期记忆的情况下，它也可以通过学习用户习惯，变得更为主动。想象一下，在互联网行业工作的人每天早上醒来，不再需要花费数小时查看报表，而是收到一份 AI 生成的短文，简洁明了地指示着昨天业务的重点，哪个维度出现问题，需要重点关注。这样的智能推动无疑提高了工作效率。

最后，对于这样的愿景，有人可能怀疑其是否能够实现。然而，AI 时代的摩尔定律已经开启，算力的不断提升、模型水平的升级以及推理成本的逐步降低，都在向我们展示这一可能性。

以发展的眼光看待，技术进步的速度往往是惊人的。正如在十年前无法想象将 10G 或 20G 的游戏搬移到移动手机上一样，当前 AI 时代的发展也为我们带来了巨大的潜在价值。

因此，我坚信 AI 将成为第三代技术探索的热点，先行突破的公司将具备先进的生产力，这一领域的价值将会是巨大的。

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ChatBI 的设计理念和平台介绍

1. NL2SQL 需要具备的能力

目前开源的 NL2SQL 的工具一抓一大把，但是想要落地到真实工程上，往往还有很长一段路要走：

（1）需要具备完备 BI 能力：比如丰富的图表能力、复杂的 BI 计算（例如：留存率、周日均、同环比），对 SQL 的生成提出了更高的要求；

（2）需要具备极速的交互速度：交互耗时包含推理耗时和查询耗时，对话式交互需要及时的响应，如何基于 PB 级的数据进行秒级的 Chat 交互挑战很大。

（3）需要保证结果的正确性：数据分析是一个严肃的场景，结果要尽可能得正确，以满足实际生产环境的需求。

2. ChatBI 的实现

下面开始介绍一下我们实现的 ChatBI 平台，当前平台核心设计思路关键点聚焦在解决如下两个问题：

• 使运营人员能够通过自然语言提出问题，平台能够及时作出取数应答；
• 如果运营人员发现了数据异常波动，可以通过平台进行波动归因分析。

下面截图展示百度的 Chat BI 的核心能力，以进一步说明平台的实际效果。

首先，用户可以通过自然语言对话进行数据分析。例如，用户可以查询最近 3 天内女性用户的 DAU 波动情况，系统会自动识别用户的意图，并在相应的数据集中选择指标和维度，生成相应的图表结果。这些结果可以被保存到仪表盘来进行复用。

其次，我们对 AI 原生产品创新，在产品首页和输入框为用户推荐了常用查询意图，用户可以选择并提问。查询结果并非模型生成，而是来自存量的业务功能仪表盘数据，数据置信度高且支持一键跳转至图表所在仪表盘，来满足一些高频场景。

最后，展示的是多维度波动归因服务。例如，在新增用户查询结果上，用户可以在城市级别和操作系统维度进行归因分析，系统将在秒级内产出归因结果，帮助用户快速定位数据波动的原因和贡献度，提高业务决策的效率。

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ChatBI 背后的技术内幕

该平台已经在线上运行了一段时间，吸引了众多用户的使用。接下来，我们将探讨在平台开发过程中所面临的困难以及应对方法，这里分别讨论上一章提到的 3 个 NL2SQL 的产品化挑战。

1. 完成的解决方案

我们首先面临的挑战是 BI 的完整性。一个真实可用的 BI 平台，不仅包括生成基本 SQL，还需能够产生丰富的图表，并与平台实现联动。解决这一问题的思路有两种：

方案一：BI 平台对接在 NL2SQL 模型下游，进行 SQL 的查询和可视化操作。

方案二：让大型语言模型与现有 BI 平台结合，模型不仅返回 SQL，而且返回 BI 平台的操作指令集，实现模型对平台的控制。

方案一的问题在于模型和 BI 并没有打通，只传递一个 SQL 给到 BI 平台，会导致大量BI特有功能缺失。例如应该选择什么图表样式进行展示、结果修改保存能力等。方案二的思路类似于让大语言模型执行生成 PPT 或打游戏的任务，通过模型控制 BI 平台，可以做到更加灵活优雅。例如由模型确定数据展示图表样式、由模型确定是否在展示当期数据的同时也展示同环比信息。

2. 端到端性能

第二个挑战是产品的端到端性能，其中主要包含了模型的推理性能和数据的查询性能两个耗时：

推理性能方面，现在的文心一言模型性能可以达到秒级的实时推理，且在持续优化中；

查询性能方面，数据存储基于百度内部强大的 MPP 引擎基座，业务平均查询能够做到 2-3s 内完成。

3. 准确性

第三个挑战是产品的准确性，因为数据平台提供的数据往往要求百分百的准确性，而大模型则是基于概率生成的，这成为了数据平台和模型结合中最关键的一点。在此背景下，我们在优化模型本身的基础上，还尝试了在产品层面做了大量设计，来提升准确性。

先来说下模型本身的优化，这里主要是通过 prompt 优化和 SFT 微调两个手段进行的。

首先是 prompt 优化，一个良好的 prompt 应当包含三个关键元素：

• 在 prompt 中明确定义模型的角色，使其能够在特定领域完成任务；
• 对任务的描述要清晰见解，避免歧义，确保模型不会理解错误；
• 提供一些 few shot，可以让模型更好地学习范式。

此外，在 BI 场景下，prompt 中还需要添加相关的表结构和一些业务私域的增强知识，以确保模型能够理解一些业务黑话。

而 SFT 微调则是在模型预训练完成后，通过补充业务场景的样例数据，对模型本身进行二次训练，让模型更加擅长解答该业务场景的手段。对于 SFT 来说，训练样本集尤为重要。从我们微调的踩坑经验来看：样本的质量一定要高，样本中出现的 bad case 会导致模型学习到不正确的模式；数据要充足，要尽可能覆盖更多场景，才能得到更高的泛化能力。

我们在 ChatBI 的冷启动阶段让用户标注少量数据，然后在平台转动起来时，依赖用户反馈的数据飞轮（用户在使用过程中会提供踩或赞的反馈），进行进一步微调，从而形成一个闭环的反馈机制，提升模型的准确度。

这里额外介绍下我们 SFT 训练使用的百度云千帆平台，平台提供了模型开发的一站式解决方案，其集成了样本数据管理、模型调优（含 SFT）、模型部署等功能。不需要使用者具备模型训练、部署的专业知识和 GPU 资源，极大地提升了我们的模型迭代效率。

在模型的真实落地过程中，还有 2 个模型的前后置优化，这里也一并和大家分享一下。

首先是选表问题，在实际的业务场景下，同一个业务会有成百上千个表，每个表的字段也比较多。如果打包扔给大模型，让它进行选表选字段，会受到 token 的限制，且模型理解成本也比较高。选表是一个典型的分类问题，我们将选表阶段从大模型 prompt 中抽取出来，采用独立小模型进行。分类模型已经比较成熟，正确率比较容易做到很高，同时耗时也可以做到毫秒级。

第二个是模型小概率会出现字段幻觉问题，模型返回的字段并不是表中真实存在的，而是一个相近的字段名称。这里主要是通过 SFT 进行强化，同时对模型结果后置添加校验，来缓解幻觉问题。

最后，我们再讨论下在产品层面如何通过设计进行准确性提升。

在用户输入层面，我们发现用户经常会有独特的口语表达方式，还可能缺失查询所需要的必须信息。为此，我们会在用户输入的时候，以 sug 的形式给用户推荐一些相关的结构化表达话术，引导用户使用结构化的提问方式。

在结果展示层面，在给出数据结果的同时，我们还会将查询语句结构化地呈现给用户，这里包含查询的数据集、数据纬度、数据指标、过滤条件等等。这样用户可以直观地检查查询是否正确，如果发现有错误，也可以通过在界面上进行二次修改，得到正确的答案。

另外，BI 平台历史上已经沉淀了大量的业务图表，其实很多用户的问题都可以通过已经存在的图表来进行满足，对于这种情况，我们会直接召回已经存在的结果，而不是进行生成式产出。

总体而言，产品的目标在于追求模型生成的准确率达到 100%。然而，当准确率未达到 100% 时，通过一系列产品创新进行兜底，以确保用户依然能够得到可靠的查询结果。

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落地效果

该平台已经在线运行了相当一段时间，得到了多个业务线的使用，累计用户数量达到了数百人，用户的评价也普遍较好。

用户认为智能查询和智能分析方面表现出色，其中两个主要优势受到用户青睐：

首先，该平台降低了用户的门槛。特别是对于一线运营销售等用户，他们无需学习复杂的技术，只需提出一个问题，即可获得结果。这有效地降低了他们的操作难度，解决了实际工作中的问题。

其次，老用户发现使用 chat 的效率比传统的拖拽方式更高。以前制作仪表盘可能需要查找数据集、资料等多个步骤，而现在只需通过提问即可生成报表，用户只需保存即可。即便在生成结果不理想的情况下，也可以进行二次修改，这比从零拖拽要方便不少。