BI的嵌⼊式功能，⼏乎是⽬前主流BI产品的标配，DataFocus 也不例外。⼀般来说，嵌⼊DataFocus BI的⽅式有三种：

1、将BI产品开发出来的看板（可视化⼤屏）嵌⼊到第三⽅业务系统的⻚⾯中这⾥假定第三⽅业务系统是web应⽤，最常⻅的⽅式就是将看板的URL⽤IFRAME的⽅式嵌⼊到⻚⾯中，这时候BI产品的嵌⼊式功能如果做得更精细话，还应该可以⽀持被嵌⼊的看板可以进⾏数据交互，⽐如钻取，联动等等，⻚⾯的样式和⻛格也可以⽀持⾃定义。

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1、⽤管理员⽤户登录DataFocus，切换到系统管理的全局配置⻚⾯；

2、系统管理——全局配置——邮件系统配置；

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⼀、⼯具参数配置

1、解压DFCloudkit⼩⼯具；

2、双击打开解压后的⽂件夹，选择如下图红框内框中的DFCloudkit应⽤程序，双击打开；

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查找数据库信息

D:\Lato_soft\LatoServer\Bin\Tomcat\webapps\ROOT\WEB-INF\application\conf

找到该⽂件夹下的⽂件application.conf，在这个⽂件中搜db.pass，找到需要的数据库信息

如图所示，信息有以下内容：

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百度语⾳识别信息

1. https://ai.baidu.com/ 访问百度AI开放平台, 注册账号

2. 登录之后，进⼊控制台语⾳技术

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很多人可能不是很清楚如何配置邮件系统，那本文就带大家手把手的配置一次邮件系统：

1、⾸先，需要有系统管理员⻆⾊ 的账号登录应⽤，才能看到全局配置下的邮件系统配置，其他⻆⾊的账号没有权限进⾏配置；

2、进⼊全局配置⻚⾯，⾸先需要配置服务器域名，⼀般为当前的域名⽹址；

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1、进⼊Datafocus官⽹注册登录

[Datafocus官⽹]: https://www.datafocus.ai/

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⼩慧是可以私有部署，⼩慧是调⽤DataFocus Cloud的云服务实现，不需要GPU也可以使⽤。

⼩慧是在预训练⼤模型的基础上微调训练的垂直模型，不是从零开始训练的。

DataFocus的优势就是处理千万级、数亿级的⼤数据的，可以直接查询数据库的。分析是通过Focus Search进⾏，所以token消耗很⼩。

使⽤DataFocus进⾏数据分析时，实际上只是让⼤模型解析⽤户的分析意图，也就是说只是给⼤模型传递了⽤户查询的问题和数据结构信息，⽽并不会把所有真实数据上传给⼤模型，所以数据安全性是有保障的。

使⽤DataFocus进⾏数据分析时，实际上只是让⼤模型解析⽤户的分析意图，也就是说只是给⼤模型传递了⽤户查询的问题和数据结构信息，⽽并不会把所有真实数据上传给⼤模型，所以数据安全性是有保障的。

1. GPT4.5不能直接查询数据库，⽽且成本也会⾼得多。

2. 除此之外，GPT4对于⽤户查询的SQL⽣成准确度⽐DataFocus差很多，并且不可能解决幻觉问题。

3. ⼩慧可以通过使⽤让⽤户审查关键词结果的⽅式，来解决⼤模型的幻觉问题。这样整个数据分析过程，对于业务⽤户来说也是透明的。

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DataFocus⼀直致⼒专注于分析性能的提升，集群的配置针对亿级数据可以轻松做到秒级响应，并且可以扩增节点数/集群数（⼀般4个节点为1个集群）应对超⼤数据量；⼩慧和Focus Search的解析性能也⽐⼀般⼤模型⾼⾄少两个数量级，⽀持⼗万级⽤户完全没问题。

⽬前不⽀持写⽂案或者⽣成海报这类AI⽣成功能⽬前不⽀持写⽂案或者⽣成海报这类AI⽣成功能，DataFocus主要是定位在数据分析这个场景的，DFC=数仓+报表+⼤屏看板+搜索式BI，⽽搜索式BI这部分可以根据给定的数据进⾏搜索分析，得到相应的可视化内容，和市⾯上的拖拽式产品不同，可以使⽤纯⾃然语⾔进⾏提问。

DataFocus 商业智能产品致⼒于帮助企业洞察数据并指导解决存在的业务问题，预测模拟企业将来的发展，协助企业及时调整策略做出更好的决策，增强企业的可持续竞争。

我们提供两种不同的认证，帮助您展示⾃⼰的技能。⾸先参加 DataFocus Certified Associate 考试，证明您的技术能⼒；然后可参加 DataFocus Certified

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