智能问数系统的调研
cAI+BI——“ChatBI”（智能问数系统）
“ChatBI”（智能问数系统）是一类将自然语言处理（NLP）与BI 数据查询引擎结合的产品或功能，它的核心目的是：让非技术用户通过对话方式提问，系统自动将问题转成数据查询、分析、可视化呈现。
1. 自然语言理解（NLU）
使用 LLM（如 GPT-4, ChatGLM）或专用语义解析模块将人类语言解析为数据查询意图（意图识别、实体抽取）
2. 语义到查询转换
将“你帮我查一下上个月销售额环比”转换成 SQL 或 BI 查询语法（语义解析器 + Prompt 工程 + 模板生成）
3. 数据元信息映射（Semantic Layer）
通过数据字典、元数据标签、业务术语库，将“销售额”“本月”“北区”映射到表字段、指标定义
4. 安全与权限控制
确保用户只能查询授权数据（支持行级/列级权限控制）
5. 查询引擎
将生成的 SQL 或 BI DSL 传送到后端数据源（如 StarRocks, ClickHouse, Snowflake, Databricks, Power BI）执行
7. 会话上下文记忆
支持连续追问、跟踪上文（如“那环比增长率是多少？”）
语义解析
Rasa NLU、BERT、LLM Prompt Engineering
查询生成
Text2SQL、SQLCopilot、LangChain、OpenAI Function Calling
数据建模
Semantic Layer（如 Cube.js、dbt metrics、LookML）
权限管控
Data Governance (Purview, Ranger, Sentry)
数据源连接
StarRocks、Databricks、ClickHouse、Power BI XMLA、Snowflake
图形推荐
Vega-Lite、ECharts + LLM 推荐器
AI 集成
OpenAI API、LLM Agent、Azure OpenAI with Function
ChatBI 示例系统架构图（简化版）
问题：“帮我查下北区上个月的销售额”
处理步骤：
1.NLP → 区域 = 北区，时间 = 上个月，指标 = 销售额
2.Semantic Layer → 字段映射：区域 → region_name，销售额 → revenue
3.SQL 生成：SELECT region_name, SUM(revenue)
FROM sales
WHERE region_name = '北区' AND sale_date BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-31'
4.数据返回后 → 智能判断适合展示为 KPI 数字 or 柱状图
5.用户追加：“那环比上上个月呢？” → 会话上下文续接 + 生成对比查询
开源方案
使用 LangChain + Streamlit / Gradio + OpenAI 搭建自定义 ChatBI 原型系统
ChatBI 本质上是语义识别 + SQL 生成 + 数据查询 + 图表渲染 + 多轮对话的组合产物，背后需要 NLP、数据建模，安全控制与实时计算协同落地，才能真正实用。
参考：智能问数再升级，基于指标平台的数据问答，更快更精准！ - 知乎
参考：数据治理平台_数据治理产品|金现代数据治理平台
智能问数的核心瓶颈并非大模型的语言理解能力，而是企业数据基础设施的规范性与可管理性。基于指标平台的智能问数方案，通过前置梳理企业核心指标、统一数据标准，将业务需求与数据资产深度绑定，可以有效破解NL2SQL的局限性。
01高准确度
可以有效避免NL2SQL在处理复杂嵌套子查询时存在的局限，即随着数据表数量及关联关系复杂度的上升，数据查询准确性会断崖式降低的问题。
无论是简单的单维度数据查询，如 “本月产品 A 的销量 ”，还是复杂的多维度深度分析，如 “近三年各季度不同地区、不同客户群体对产品B的采购偏好及价格敏感度对比 ”，系统都能迅速理解用户意图，识别出价格敏感度等指标，以及地区、客户、产品等维度，调用指标平台查出准确答案，为企业提供坚实可靠的数据支持。
03 高易用性
智能上下文关联：通过语义图谱构建分析会话记忆，当用户连续提问“本季销售额 ”→“和上季对比 ” 时，系统会自动关联时间维度与对比逻辑，无需用户重复输入即可生成环比分析报告。
多模态可视化：内置智能推荐引擎，销售趋势分析会自动匹配折线图，区域对比默认展示条形图，用户也可以通过简单指令切换至散点图、热力图等12种可视化形态。
渐进式下钻：比如支持从全国销售总额逐级下钻至区域→ 门店→单品的明细数据，当某区域销售额出现异常时，可一键穿透查看具体产品、客户、促销活动等关联信息。
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