在如今这个数据至上的时代，企业们都在拼命寻找提升竞争力的方式。而ChatBI（聊天式商业智能）作为一项新兴技术，备受关注。ChatBI的愿景是让每个员工都能通过自然语言提问，快速获取数据和分析结果。这听起来非常吸引人，但要真正实现这个目标并不容易。今天，我们就来聊聊如何让ChatBI真正落地，成功走完最后一公里。
什么是ChatBI？
首先，简单介绍一下ChatBI。传统的BI系统操作起来相对复杂，需要一定的技术背景。而ChatBI通过自然语言处理技术，让用户可以像聊天一样与系统对话，直接获取所需的数据和分析结果。这大大降低了使用门槛，让更多的业务人员也能轻松上手。
ChatBI落地的实际挑战
尽管ChatBI概念很美好，但在实际应用中，我们会遇到不少困难。最大的两个问题是模型幻觉和复杂指令的遵循问题。
模型幻觉问题
大模型（如GPT-4等）虽然强大，但仍然存在“幻觉”问题，有时生成的内容看似合理但实际上是错误的。在BI系统中，数据的准确性至关重要，任何错误的查询结果都可能导致错误的业务决策。所以，解决模型幻觉问题，是ChatBI落地的一大挑战。
复杂指令的遵循问题
业务场景中的查询需求往往很复杂，需要整合多个数据源。然而，大模型在处理这些复杂指令时，容易出现理解错误或生成错误查询的情况。这让业务用户对ChatBI系统的信任度降低。如果ChatBI系统不能准确理解和执行复杂指令，其实际应用价值就会大打折扣。
为了让ChatBI在企业中真正落地，必须提高系统的推理准确性。这要求text2sql技术必须达到100%的准确率，并且查询过程要透明、可追溯。
实现ChatBI的关键技术路径
为了解决这些难题，当前有三种主要的技术路径：
依赖大模型能力的Chat2DB方式
这种方式完全依赖大模型的能力，将用户的自然语言查询直接转化为SQL查询。虽然大模型在生成自然语言和代码方面很强，但幻觉问题和复杂指令的遵循问题使这种方式在实际应用中面临较大挑战。
依赖既有指标体系的Copilot模式
Copilot模式是许多传统BI企业采用的方式。它通过预先开发好的指标体系，结合检索增强生成（RAG）技术，回答用户的问题。尽管这种方式成本低，且有不少开源组件可以利用，但其局限在于无法实现实时查询，用户的查询必须在预定义的指标范围内。
大模型+符号推理系统的模式
这种方式结合了大模型和符号推理系统的优势，既利用大模型的自然语言理解能力，又通过符号推理系统确保查询的准确性和透明性。这种方式难度较大，但能提供高准确性和透明的查询过程。
FocusSearch的关键技术
DataFocus采用的正是大模型+符号推理系统的模式，其核心技术之一是FocusSearch。FocusSearch通过两级模型的方式，确保了text2sql解析的准确性和透明性：
- 第一级模型（LLM）：解析用户的自然语言问题，将其转换为规则化的查询输入，例如DataFocus中的关键词语句。
- 第二级模型（FocusSearch）：基于解析结果，用自研的小模型进行SQL查询生成。这一过程不仅响应速度快，解析准确率高，而且透明可复现。用户和业务人员能够清楚地审查查询结果的正确性，确保数据查询的准确性和可靠性。
FocusSearch通过这种方式，实现了text2sql的100%准确解析，解决了ChatBI落地过程中遇到的模型幻觉和复杂指令遵循问题。它的白盒解析技术，使得查询过程透明可追溯，大大提高了用户的信任度和接受度。
知名ChatBI产品介绍
接下来，介绍几款市场上知名的ChatBI产品，除了前面提到的DataFocus，我们还会介绍另外几个有代表性的产品。
DataFocus和FocusGPT
DataFocus这个工具简直就是ChatBI里的明星。它让你通过自然语言和系统对话，轻松获取数据。它的FocusGPT功能尤其亮眼。FocusGPT支持多轮自由对话，用户可以逐步深入地提问，从总体数据到细节数据，系统都能准确理解并提供相应的答案。比如，你可以先问公司的总销售额，再问某个产品的销售情况，甚至是某个时间段内的销售趋势。FocusGPT的多轮对话功能让数据查询既灵活又高效。
Tableau Ask Data
Tableau作为传统BI工具的领导者，也不甘落后，推出了Ask Data功能。Ask Data允许用户通过自然语言查询数据，无需编写复杂的SQL语句。虽然其自然语言处理能力不如一些新兴的ChatBI工具，但对于已经在使用Tableau的企业来说，这是一个非常实用的扩展功能。
Qlik Sense Insight Advisor
Qlik Sense的Insight Advisor功能也是一个值得关注的ChatBI工具。Insight Advisor通过自然语言处理技术，帮助用户生成洞察报告和数据分析。它不仅能理解用户的查询，还能根据数据自动生成分析建议。对于希望快速获取数据洞察的用户来说，这是一款非常强大的工具。
IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics是另一款强大的ChatBI工具。它结合了IBM强大的人工智能和机器学习技术，支持自然语言查询和高级数据分析。Watson Analytics不仅能回答用户的问题，还能提供数据可视化和分析报告，帮助用户更好地理解数据。
让ChatBI真正落地的关键
要让ChatBI真正走完最后一公里，关键在于解决模型幻觉和复杂指令遵循的问题，确保系统的推理准确性。通过大模型+符号推理系统的技术路径，特别是像FocusSearch这样结合多轮自由对话和白盒text2sql解析技术的解决方案，ChatBI能够实现高准确性和透明的查询过程，为企业的数据分析和决策提供强有力的支持。
DataFocus和它的FocusGPT、FocusSearch等核心技术，正是这种技术路径的成功实践。通过解决ChatBI落地过程中的关键难题，DataFocus实现了全员数据赋能，提升了企业的数字化透明度和竞争力。随着技术的不断进步和完善，相信ChatBI会在更多企业中得到广泛应用，成为数据驱动决策的重要工具。
希望这篇文章能让你对ChatBI的实现和应用有更深入的了解，也希望它能帮助你在实际操作中少踩一些坑。总之，走完ChatBI最后一公里并不容易，但只要方向对了，方法对了，成功就离你不远了。
