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喜马拉雅基于大模型 ChatBl 实践探索
导读 本文将分享喜马拉雅基于大模型 ChatBI 的实践探索，文中将重点介绍关于准确性和大模型幻觉等问题的解决方案。主要内容包括以下四个部分：1. 背景介绍2. 产品架构介绍3. 落地实践4. 未来展望分享嘉宾｜陈叶超 喜马拉雅 数据平台负责人编辑整理｜薛明慧内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01背景介绍喜马拉雅在数据分析领域面临诸多挑战。对于…- 0
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ChatBI，其实跟你想得不一样！
ChatBI是今年比较火的一个话题，它和企业知识库问答一样，是ToB领域极少数有希望用相对低成本落地的LLM应用；很多企业已经对此有过一些探索，还有更多企业认为该技术尚不成熟， 还处在观望状态。朋友圈看到有人说，预计90%的ChatBI项目都会失败——在不做任何相关配套工作的前提下，我非常认同这个观点。关于下面的问题，相信计划或正在探索ChatBI的很多朋友也都有困惑：选择什么样的技术路线？适合什…- 0
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拆解QueryGPT将查询编写时间缩短70%的设计
Uber 最近分享了他们的内部文本到 SQL 平台 QueryGPT，通过让员工简单地用自然语言提问并接收 SQL 查询作为回报，将查询编写时间缩短了 70%。考虑到他们每月运行约 120 万个查询，这意味着每月可节省惊人的 140,000 小时。这篇文章，我们尝试拆解一下QueryGPT中，提升NL-to-SQL效果的技术设计，可以为智能数据分析产品设计做参考。传统的数据分析方式往往需要专业的技…- 0
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腾讯OlaChat：LLM如何重塑智能数据分析新生态？
导读 本文将分享腾讯 PCG OlaChat 团队在智能数据分析领域的一些研究和实践。主要介绍内容包括：1. 智能数据分析新时代2. 腾讯智能数据分析平台 OlaChat 功能一览3. OlaChat Agent 建设4. OlaChat 关键能力介绍5. 附录分享嘉宾｜谢苑珍 腾讯 高级算法研究员编辑整理｜孙迎港内容校对｜李瑶出品社区｜…- 0
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纯干货分享 2024 NL2SQL的这一年
宝子们，2024 年在 nl2sql 技术领域真的杀疯了！高校圈，斯坦福、港科大、港中文、康奈尔大学、北大、清华、人大、浙大等学术大拿们开启“神仙打架”模式，新想法、新架构、新方案跟不要钱似的往外冒，学术界直接原地“百花齐放”，学术迷们谁能不爱？企业界的巨擘们，像微软、谷歌、阿里、蚂蚁也卷起来了！新产品、新技术、新思路，一个接一个的王炸。从高校的理论塔尖到企业的实干阵地，nl2sql 技术一路“狂…- 0
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站外商详的重构与优化｜得物技术
目录一、背景二、技术方案 1. 源码搭建 2. 首屏性能保障方案 3. 同构与多环境运行 4. 风险控制/止损策略三、一些针对性重构 1. 请求拦截器的重构 2. 埋点Hook的重构四、重构后的…- 0
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微软 CEO 的大胆预言：“AI Agent将替代所有SaaS”
SaaS的本质,指出它们只是数据库之上的一层用户界面和业务逻辑关于SaaS应用程序或商业应用程序,让我谈谈我们自己的Dynamics产品。 我们采取的方法是,我认为商业应用程序的概念可能会在智能代理时代消失。 因为如果你仔细想想,它们本质上就是带有一堆业务逻辑的CRUD数据库。 他实际上是说,SaaS(软件即服务)本质上只是数据库之上的一层薄薄的用户界面。 当他说CRUD时,指的是创建…- 0
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数势科技智能分析AI Agent 何以在市场中脱颖而出？
导读 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，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多挑战。作为行业领先的数据智能产品提供商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得众多客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构结合语义层的新范式，进…- 0
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拥抱AI，从组织变革开始
技术的本质不只是改变世界，而是挑战我们对未来的想象力极限。每一次技术革命来临之际，总是伴随着两种截然不同的声音：一种是振臂高呼“未来已来”，另一种则忧心忡忡地预测“人类将被取代”。蒸汽机、电气化、互联网……每一场技术变革的初期，始终笼罩着类似的疑云。而今天，AI的浪潮同样在引发这种两极分化的讨论。曾经，在蒸汽机初次被广泛应用时，许多人为自己的工作丧失感到恐惧，甚至亲手摧毁机器，企图遏制这股潮流。但…- 0
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AI Agent引领，火山引擎HiAgent助力实体产业智能化升级
12月18日，2024火山引擎FORCE原动力大会·冬在上海举办，火山引擎带来豆包大模型家族全新升级。当天下午，在“AI Agent引领，实体产业智能化升级”专场论坛上，火山引擎发布了企业专属AI应用创新平台HiAgent 1.5 版本，新版本在敏捷迭代、知识增强、用户交互等方面全维提升，进一步助力企业打造 AI 原生应用，火山引擎还集中展示了实体产业智能化升级标杆案例。专场论坛现场，火山引擎副总…- 0
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SuperSonic：Chat BI 与 Headless BI 新一代数据分析平台实践
导读 数据分析平台作为企业内部数据价值变现的重要载体，在企业数字化进程中发挥着重要作用。企业数据需求的复杂性以及当前平台存在使用高门槛、口径不统一、需求响应不及时等问题，使得分析平台价值体现受到影响。如何解决这些挑战，成为业界普遍关心的议题。我们融合 Chat BI 与 Headless BI，构建了新一代数据分析平台，为用户提供了更高效、更智能的数据分析服务和体验。本次分享主要内容包括…- 0
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[Text2SQL]KeyInst: 通过关键指令来提升Text2SQL
Text2SQL领域的主要挑战之一是生成不仅语法正确而且与自然语言输入语义一致的SQL查询。《KeyInst: Keyword Instruction for Improving SQL Formulation in Text-to-SQL》引入关键词指令（KeyInst） 来提升Text2SQL能力，这是一种旨在通过大型语言模型（LLMs）增强SQL生成的新方法。KeyInst本质上提…- 0
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一文分享 ChatBI 实践经验
一、前言随着大语言模型（LLMs）为基础的人工智能技术持续发展，它可以为商业智能（BI）领域带来哪些新的机遇？首先，让我们简要回顾一下BI领域所经历的几个关键阶段：① 第一阶段（报表式BI产品）： 用户提出数据需求，再由数据研发取数后通过图表组件渲染实现可视化，这是一种按需开发方式。虽然这类产品能够满足用户的基本数据查询需求，但它们开发成本较高，且静态报表的应用场景有限，缺乏灵活性，导致…- 0
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周鸿祎谈AI落地之道：如何破解传统行业的应用难题
在信息化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已经不再是一个遥不可及的未来科技，而是逐渐走进了我们的生活与工作中，深刻影响着各行各业的运作方式。对大部分科技从业者来说，AI的潜力不言而喻，但如果单纯停留在“科技变革”的层面，那么它的价值也仅仅是一个高高在上的幻想。真正的挑战，是如何将这项技术应用到传统行业，如何让它从空中楼阁降落到扎根现实的土地上，解决行业内具体且棘手的问题。360创始人周鸿祎在谈及…- 0
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AI与BI的火花：大语言模型如何重塑商业智能的未来
这些年，我一直聚焦于数据治理与数字化转型，从最初对数据懵懂的接触，到如今深刻体会到数据驱动决策的力量，我见证了许多企业因数字化而焕发新生。 今天，我想向大家分享一份企业级BI平台白皮书，它不是简单的技术文件，而是一份关于企业如何运用AI+BI融合进行数字化升级的战略指南。这份白皮书从理论到实践，为企业决策者和技术团队提供了清晰的路线图。接下来，我将为大家逐章解析白皮书的核心内容，希望能帮助你在数字…- 0
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复旦大学 METASQL：NL2SQL终于有候选排序了
METASQL 采用生成-排序的统一框架，可与现有 NLIDBs 结合提升翻译准确性。其核心在于引入查询元数据和学习排序算法。在查询元数据方面，设计了包括操作符标签、硬度值和正确性指示符等类型，通过多标签分类器将自然语言查询语义映射到这些元数据，以此作为生成 SQL 查询的约束条件。在生成阶段，对于 Seq2seq 模型利用元数据增强训练，并在推理时基于分类器获取的元数据组合生成多样候…- 0
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Text-to-SQL新SOTA！华科团队提出双向模式链接新方法RSL-SQL
论文标题：RSL-SQL: Robust Schema Linking in Text-to-SQL Generation论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.00073代码链接：https://github.com/Laqcce-cao/RSL-SQL引言Text-to-SQL（又称 NL2SQL）是一项将用户的自然语言问题转换为结构化查询语言（SQL）的任务，这项技术…- 0
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阿里内部观点：智能化研发一年复盘，我们离真正的 AI 开发还有多远？
Aone Copilot 是阿里内部从 2023 年 7 月就开始内测的智能化研发产品，主要聚焦于给阿里内部开发者提供服务，从去年内测以来，代码补全的平均采纳率来到 27%，日活稳定在一万人左右，初步在公司内实现了广泛的用户覆盖，用户的用脚投票以及广泛的口碑传播的同时，也面临着很大的挑战，一方面，内部用户有限，Aone Copilot 将很快在用户规模上面临天花板；另一方面，部分用户认为，在产品的…- 0
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AI编程崛起，软件定制商将消失一半
有一天，技术会让“程序员”这个职业变得像“打字员”一样稀有。听起来像是遥远的预言，但其实，我们正身处其中。2024年的AI编程，就像20世纪的流水线生产，它以惊人的速度压缩开发成本、提升效率、重塑流程。这个领域的浪潮来得太快了，快到那些依赖传统方式的软件定制商，还没来得及适应，就已经被卷入一场残酷的淘汰赛中。一切迹象表明，软件定制这个曾经利润丰厚的行业，正在被人工智能重新洗牌，而那些未能迅速转型的…- 0
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百度文库做搜索，真是赢麻了
年终了，这一年可谓是竞争惨烈的一年，各大科技公司和互联网大厂都在加码投入，争先恐后推出新的技术和创新。无论是开源大模型、生成式 AI，还是智能体平台的搭建等，AI 的速度和规模都是超乎想象。但是，在 AI 领域，我们再细分一下，竞争最激烈的就是：AI 搜索。今年几乎所有推出大模型的厂商，也都陆续推出了自己的 AI 搜索，包括 ChatGPT 今年也开始联网搜索了。我最近在看《山姆·奥尔特曼》的传记…- 0
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指标管理+AI大模型深度融合，开启智能数据分析管理新时代
随着企业数字化转型的加速，数据管理和分析变得越来越重要。传统的指标管理平台虽然已经能够帮助企业有效地收集、计算、管理和展示关键指标，但在业务分析层面，面对日益复杂的数据环境和业务需求，单纯依靠人工分析已经难以满足高效、精准的管理要求。为此，将指标管理平台与AI大模型相结合，成为了一种新的趋势。本文将以数栈对“指标+AI”的融合为例，探讨如何通过AI+的融合，实现指标检索、指标趋势查看、指标数据查询…- 0
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准确率高达99%，ChatBI如何做到？
近年来，虽然大模型在生成式AI领域发展迅猛，但在一些专业度高、应用复杂的行业，人们觉得它的价格和价值之间差距太大，形成了泡沫。比如，初期阶段，一些引入智能问答式BI的企业因高昂的投入成本与实际应用效果不完全匹配而感到失望。这些智能问答式BI产品通常依赖NL2SQL技术，用户能够快速地构建系统并回答简单问题，也确实降低了分析门槛。不过，人们发现，在面对复杂的业务需求时，它根本无法灵活和准确地提供洞察…- 0
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ChatBI在车企的探索与实践
导读：随着OpenAI和ChatGPT的兴起，ChatBI在车企内部引起了广泛的关注和探索。今年，更是成为了各大车企密集行动和POC的焦点，甚至已经有车企开始将其应用到实际业务中。本文将探讨ChatBI对车企的意义及其落地实践。主要内容包括以下几大部分：1 车企BI现状2 车企为什么要引入ChatBI3 车企BI和ChatBI的关系4 车企ChatBI的整体…- 0
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一个数据总监的ChatBI翻车自白：我们都想错了
又见ChatBI上热搜。 你是不是也在想：有了GPT4，数据分析不也就是动动嘴的事？真相可能会让你大跌眼镜。一位CTO朋友花了800万部署ChatBI，结果半年后沦为摆设。另一位数据总监却用ChatBI让销售业绩翻了一番。差距在哪？经过100+企业实践验证，揭秘那些不为人知的ChatBI落地真相。这个故事关乎每一位正在谋划数智化转型的人。ChatBI如何落地见效？ChatBI火了整整一年…- 0
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