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AI+BI----“ChatBI”（智能问数系统）

发布日期：2025-07-14 14:06:19 浏览次数： 1530

作者：Josh哥说点什么

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“ChatBI”（智能问数系统）是一类将自然语言处理（NLP）与BI 数据查询引擎结合的产品或功能，它的核心目的是：让非技术用户通过对话方式提问，系统自动将问题转成数据查询、分析、可视化呈现。

ChatBI 背后的主要技术组件（架构层面）

模块	技术说明
1. 自然语言理解（NLU）	使用 LLM（如 GPT-4, ChatGLM）或专用语义解析模块将人类语言解析为数据查询意图（意图识别、实体抽取）
2. 语义到查询转换	将“你帮我查一下上个月销售额环比”转换成 SQL 或 BI 查询语法（语义解析器 + Prompt 工程 + 模板生成）
3. 数据元信息映射（Semantic Layer）	通过数据字典、元数据标签、业务术语库，将“销售额”“本月”“北区”映射到表字段、指标定义
4. 安全与权限控制	确保用户只能查询授权数据（支持行级/列级权限控制）
5. 查询引擎	将生成的 SQL 或 BI DSL 传送到后端数据源（如 StarRocks, ClickHouse, Snowflake, Databricks, Power BI）执行
6. 可视化渲染	把结果自动转为图表（如条形图、折线图、漏斗图），有的支持 GPT 自动推荐图形类型
7. 会话上下文记忆	支持连续追问、跟踪上文（如“那环比增长率是多少？”）

类别	工具/技术
语义解析	Rasa NLU、BERT、LLM Prompt Engineering
查询生成	Text2SQL、SQLCopilot、LangChain、OpenAI Function Calling
数据建模	Semantic Layer（如 Cube.js、dbt metrics、LookML）
权限管控	Data Governance (Purview, Ranger, Sentry)
数据源连接	StarRocks、Databricks、ClickHouse、Power BI XMLA、Snowflake
图形推荐	Vega-Lite、ECharts + LLM 推荐器
AI 集成	OpenAI API、LLM Agent、Azure OpenAI with Function

问题：“帮我查下北区上个月的销售额”

处理步骤：

1.NLP → 区域 = 北区，时间 = 上个月，指标 = 销售额

2.Semantic Layer → 字段映射：区域 → region_name，销售额 → revenue

3.SQL 生成：SELECT region_name, SUM(revenue)

FROM sales

WHERE region_name = '北区' AND sale_date BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-31'

4.数据返回后 → 智能判断适合展示为 KPI 数字 or 柱状图

5.用户追加：“那环比上上个月呢？” → 会话上下文续接 + 生成对比查询

平台	ChatBI 集成方式
Power BI	通过 Microsoft Fabric Copilot、Power BI Q&A、XMLA 端点接入
Databricks	结合 Lakehouse 和 AI Function Agent 构建对话式分析
StarRocks / ClickHouse	构建轻量化实时查询 + ChatBI 模块（常见于 To B SaaS）
Tableau / Looker	结合 LookML 或 Tableau Hyper 引擎做语义层联动
开源方案	使用 LangChain + Streamlit / Gradio + OpenAI 搭建自定义 ChatBI 原型系统