在这个AI时代,自然语言搜索正在重塑BI工具的交互方式。作为新一代代表的Datafocus,其自然语言搜索功能备受关注。今天我们就全面解析Datafocus是如何通过AI技术实现语言搜索的,揭开这一黑盒的神秘面纱。
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- 自然语言搜索在BI中的应用
自然语言搜索可以让用户用最简单的提问方式与数据进行交互,是BI领域的重要发展方向。在过去,BI工具需要用户学习专业的数据库查询语言如SQL,编写语句进行数据提取和分析,这极大地增加了使用门槛,使得BI工具难以被普通业务用户使用。自然语言搜索彻底颠覆了这种模式,用户无需学习任何数据库语言,就可以通过语音或文本的方式提出自己的问题,BI工具可以自动理解问题意图并生成查询,从数据库获取结果,然后进行可视化呈现。这种交互方式极大地降低了BI工具的使用难度,打开了BI普及应用的可能性。可以说,自然语言搜索正在成为重塑BI工具交互的重要技术之一。
- Datafocus产品概述
Datafocus就是采用自然语言搜索的新型BI工具代表。它允许用户通过语音或文本的方式提出对数据的分析问题,Datafocus可以自动理解问题意图,生成查询语句,从数据库源拉取结果数据,并通过可视化图表进行呈现。整个过程完全自动化,无需任何人工参与。用户就像在和另一个人对话一样,通过提问的方式和数据进行交互,极大地降低了使用难度。
- 自然语言处理基础理论
要实现自然语言搜索,首先需要通过自然语言处理技术对语言进行理解。自然语言处理主要是通过词向量、语义解析等技术手段实现的。词向量可以将语言中的词映射为向量,通过向量的距离度量词之间的相关性。语义解析可以分析语言的语法结构,提取其中的意图。Datafocus使用了深度学习等前沿技术来理解用户的查询意图。
- 数据预处理流程
在进行搜索之前,Datafocus会首先对数据进行预处理。包括提取数据中的关键词汇,建立关键词之间的关联图谱。当用户进行搜索时,这些预处理的数据为理解用户查询意图提供基础。例如,通过事先建立的关键词图谱,可以快速判断用户查询中的关键词与数据字段的匹配情况。
- 关键词提取与匹配
当用户提出一个问题时,Datafocus会首先提取其中的关键词,然后通过与预处理生成的关键词图谱进行匹配,判断用户查询意图与数据字段的对应关系。准确的关键词提取是准确理解用户意图的基础。
- 意图识别与查询处理
在关键词提取和匹配的基础上,Datafocus会使用深度学习等模型进行进一步的用户意图理解和查询分析,判断用户的真正查询意图,然后将其转换为数据库的查询语句,从数据库源中提取需要的分析结果数据。
- 搜索结果展现与推荐
数据库查询得到的结果数据,会输入到Datafocus的可视化引擎进行处理,自动生成各类图表进行呈现。此外,Datafocus还会记录用户的历史搜索数据,进行portrait分析,实现个性化的搜索推荐。
- 自然语言搜索的优势
通过自然语言搜索,Datafocus极大地降低了BI工具的使用难度,普通用户无需学习数据库语言,就可以像在Google上搜索一样,通过提问的方式获得所需的数据分析结果。这种友好的交互方式,正在成为BI工具发展的重要方向。Datafocus在这一领域具有领先技术,值得用户期待。
