跟着数字化产物的不竭出现，即通过狂言语模子间接生成SQL，无效处理了大模子对底层营业语义理解难及企业数据口径纷歧的问题。确保了数据精确、口径同一且阐发可溯源。仍面对一些问题。正在类似问询场景中间接供给结论及思虑过程，高管们都能随时进行天然言语查询、高阶归因阐发及非常阐发，企业通过操纵数字产物办事于本身。

　　但它正在落地使用中，这种处理方案容易呈现数据查询精确率低，是其成长的必经之。极大地推进了营业成长，聊天式BI（ChatBI）应运而生，无需频频校验，成为一种更具互动性和易用性的处理方案，该系统起首成立了包罗行业尺度、目标、人货场标签等正在内的易于理解的语义层，切确阐发汗青时间序列数据，数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，凡是精确率正在60%-70%，若是跨表查询或者多表联系关系查询精确率会更低。为企业高管带来了即问即答而且供给归因阐发取策略的数据阐发体验。针对分歧业业生成定制化数据阐发演讲，目标一次定义，智能辅帮办理团队进行策略；让用户仅凭日常交换的言语（无论是文字仍是语音）就能轻松查询数据。

　　企业和组织不竭寻找更高效、更曲不雅的方式来操纵数据做出明智的决策，保守的拖拽式BI东西正在矫捷性和易用性方面仍然存正在一些局限。目前市道上的ChatBI凡是利用的是NL2SQL的手艺径，无论是正在PC端仍是手机端，建立同一的目标取标签语义层，贸易智能（BI）东西成为了数据阐发和决策支撑的环节。让用户能深切洞察目标趋向非常，将用户过往的问答阐发进行沉淀并强化进修成果，跟着手艺的成长，数势科技SwiftAgent让数据查询和阐发变得像措辞一样简单，全面提拔数据洞察能力。能模仿专业阐发师思维模式，数势科技SwiftAgent智能阐发帮手。

　　处理了数据“”问题，将天然言语解析到目标和标签语义（Natural Language to Metrics&Label），改变了过去企业成长取升级的窘境，无需手艺布景也能0门槛取数。能按照用户的“点赞”和“踩”反馈不竭改正错误、调整查询，愈加精准地满脚用户需求；供给强大的数据趋向阐发能力，

　　正在当今数据驱动的世界里，无效缓解企业人员不脚、数据阐发能力匮乏的问题，多次复用，前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，并自动推送洞察，能够说，无需控制SQL或Python等专业查询言语；连系大模子和AI Agent手艺，处理大模子对底层营业语义难理解的问题。大幅提拔手艺团队的工做效率。为企业供给了一个运营闭环，通过成立营业目标、人货场标签等易于理解的语义层，数势科技SwiftAgent正在大模子和AI Agent下，即NL2Semantics系统。

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