在现代商业智能（BI）领域，聊天式BI（ChatBI）正迅速成为数据分析和决策支持的关键工具。这种技术的兴起源于用户对简化数据查询和分析过程的需求。然而，面对市场上多种ChatBI解决方案，选择合适的工具变得尤为重要。本文将深入比较三种主要的ChatBI技术路径，并重点介绍为何DataFocus以其独特的两级模型成为您的最佳选择。
第一种技术路径：直接调用大语言模型生成SQL
优势
直接调用大型语言模型（如GPT-4）生成SQL查询是一种创新的技术路径。GPT-4等大模型因其在大规模数据上训练的特性，具备强大的SQL生成能力。与传统的sequence-to-sequence方法相比，这种方式在处理自然语言到SQL转换时表现出色。大模型能够理解复杂的自然语言指令，并生成相应的SQL查询，大大提升了数据查询的自动化和智能化水平。
劣势
然而，大模型的固有缺陷也不容忽视。最显著的问题是“幻觉”现象，即模型有时会生成错误或不相关的结果，尤其是在处理复杂查询时。这种问题导致生成的SQL查询不准确或无效，给用户带来困扰。此外，这种方式开发的ChatBI产品更适合具备技术背景的开发人员或数据库工程师使用，因为他们能够辨别和修正错误的查询结果。
适用场景
对于需要处理简单查询、且有专业技术团队的企业，直接调用大语言模型生成SQL的ChatBI产品是一个不错的选择。然而，对于需要高精度和复杂查询的业务场景，这种方法的局限性较为明显。
第二种技术路径：Copilot模式
优势
传统BI企业和报表产品广泛采用的Copilot模式是一种相对低成本且易于实施的解决方案。这种方式通过预先开发好的指标体系，利用Retrieval-Augmented Generation（RAG）等技术，从已有的指标中检索并回答用户提问。Copilot模式能够利用丰富的开源组件，快速构建ChatBI系统，且对于标准化、高频次的业务查询效果显著。
劣势
尽管成本低且实现简单，Copilot模式存在无法实现实时查询的缺陷。如果用户的提问超出了预设指标体系的范围，系统将无法给出有效答案。此外，该方法依赖于人工先行定义的指标体系，限制了系统的灵活性和扩展性。
适用场景
Copilot模式适合那些查询需求相对固定、标准化程度高的企业。在这些场景中，预设的指标体系能够满足大部分用户需求，且系统的维护和扩展成本较低。
第三种技术路径：两级模型方案（DataFocus）
优势
DataFocus引入了一种创新的两级模型方案，突破了上述两种技术路径的局限性。首先，一级模型利用大语言模型（LLM）将用户的自然语言问题解析成规则化的输入（如关键词语句）。随后，二级模型采用DataFocus自研的小模型FocusSearch，实现SQL的精准生成。
这种方式不仅结合了大语言模型的强大解析能力，还通过自研的小模型确保了SQL生成的准确性和效率。FocusSearch的小模型经过精心设计和工程打磨，具备高度的专业性和稳定性，能够在复杂查询场景中表现出色。此外，整个过程透明可复现，业务人员也能轻松审查和验证结果的正确性。
劣势
这种方案的唯一缺点在于小模型的设计和开发难度较高，需要投入大量的工程资源进行优化和打磨。然而，一旦完成，这种方案将带来无与伦比的查询速度和精确度。
适用场景
DataFocus的两级模型方案适用于各种复杂和多样化的数据查询场景，尤其是那些对数据精确度和实时性要求较高的企业。无论是技术人员还是业务人员，都能轻松使用并验证结果，极大提高了工作效率和决策准确性。
总结
综上所述，三种主要的ChatBI技术路径各有优劣。在实际应用中，企业应根据自身的需求和技术能力选择合适的方案。直接调用大语言模型生成SQL适合技术团队强大的企业，而Copilot模式则更适合查询需求固定的标准化场景。
然而，对于那些需要高精度、实时查询能力的企业，DataFocus的两级模型方案无疑是最佳选择。它不仅解决了大模型的幻觉问题，还克服了传统Copilot模式的实时性和灵活性限制。尽管小模型的开发难度较大，但其带来的高效、精准和透明的查询体验，使得DataFocus成为市场上最具竞争力的ChatBI解决方案。
无论您是希望提升数据查询效率，还是寻求更加智能和灵活的BI工具，DataFocus都将是您的不二之选。通过其创新的两级模型架构，DataFocus不仅提供了卓越的技术解决方案，更为企业的智能化转型提供了坚实的保障。
