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融合Chat BI(powered by LLM)和Headless BI(powered by 语义层)打造新一代的BI平台
源代码
http://www.gitpp.com/CircuitVerse/supersonic
SuperSonic融合Chat BI(powered by LLM)和Headless BI(powered by 语义层)打造新一代的BI平台。这种融合确保了Chat BI能够与传统BI一样访问统一化治理的语义数据模型。此外,两种BI新范式都从中获得收益:
Chat BI的Text2SQL生成通过检索语义数据模型得到增强。
Headless BI的查询接口通过支持自然语言API得到拓展。
颠覆式创新:
SuperSonic的整体架构和主流程如下图所示:
SuperSonic项目融合了Chat BI和Headless BI的技术,旨在创建一个先进且用户友好的数据分析平台。以下是对项目关键部分的概述及其潜在影响:
自然语言查询:通过LLM技术,用户可以使用自然语言提出数据查询请求,无需具备专业的SQL知识。
统一的语义数据模型:Headless BI提供的语义层确保了数据的统一性和准确性,使得数据分析更加可靠。
智能数据可视化:系统能够自动选择合适的图表来展示查询结果,提升了用户体验和数据分析效率。
适应新技术趋势:随着LLM技术的兴起,信息检索和数据分析的方式正在发生根本性变化。SuperSonic项目正是为了抓住这一技术趋势,将最新的AI技术应用于数据分析领域。
解决Text2SQL的局限性:传统的Text2SQL方法在实际应用中可靠性不足。通过融合Chat BI和Headless BI,SuperSonic旨在提高自然语言转换为SQL的准确性和效率。
用户友好的界面:无论是业务用户还是分析工程师,都可以通过直观的界面轻松地进行数据查询和语义模型构建。
高效的语义解析器:内置的基于规则的语义解析器在特定场景下能显著提升推理效率,满足快速响应的需求。
高级交互功能:文本输入联想、多轮对话和查询后问题推荐等功能增强了用户与系统的交互体验。
细致的权限控制:三级权限控制(数据集级、列级、行级)确保了数据的安全性,防止未经授权的访问。
可插拔的框架设计:采用Java SPI机制使得SuperSonic易于扩展和定制,满足了不同企业和组织对数据分析平台的特定需求。
开源促进发展:通过将项目开源,SuperSonic团队鼓励社区参与和贡献,从而推动数据问答对话领域的持续进步和创新。
综上所述,SuperSonic项目通过融合先进技术、提供用户友好的界面和强大的功能特性,以及保持高度的扩展性,有望成为数据分析领域的一个重要里程碑。
融合Chat BI(powered by LLM)和Headless BI(powered by 语义层)打造新一代的BI平台
源代码
http://www.gitpp.com/CircuitVerse/supersonic
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