在数字化转型浪潮中，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，面对海量数据的涌现，如何高效、智能地处理和应用这些数据，成为众多企业亟需解决的难题。今天，我们为大家介绍先维自主研发的“卧龙明理”多模态大模型赋能的ChatBI，带来前所未有的数据智能体验！

一、ChatBI高效智能驾驭海量数据

传统的数据处理方法依赖专业人员和复杂流程，成本高昂且效率低下。而大模型赋能的ChatBI通过深度融合AI与BI技术，让用户无需专业技能，只需用自然语言表达数据需求，系统即可自动生成精准指令，大幅简化操作流程，提升数据处理效率与质量。

先维自主研发的数据开发平台依托ChatBI独特的三层结构技术路线，构建高效、智能的数据处理体系：

• 数据层：实现多源数据接入，涵盖数据库、API及本地文件等，为BI提供基础分析支撑。
• 解析层：借助联邦查询引擎与模型推理服务，完成数据建模与编码推理。
• 应用层：以WEB UI框架集成相关服务，接收用户问答，通过模型转化与引擎计算后反馈结果，全方位助力用户进行数据探索与应用。

二、ChatBI的应用场景

1、AI数据集自动生成

在动态多变的数据环境中，数据源常常会有表结构或字段的新增与变动。通过实时扫描引擎信息，将新增的数据源表或字段快速同步并整合到AI数据集，从而确保数据一致性与可用性。对于需要频繁迭代和上线的新业务而言，这种自动化更新能力能够极大地缩短数据处理周期，让企业可以用更少的人力完成更多的数据运维工作。

2、智能SQL生成

在日常业务中，很多人并不精通SQL，面对复杂的查询条件往往束手无策。平台提供了自然语言交互方式，用户只需输入类似“查询生产计划中编号、日期、重量等相关数据”这样的话术，系统就能利用大模型的理解与生成能力，自动构建精准SQL语句，大幅降低技术门槛并提高查询效率。

3、智能联想

当用户在输入查询需求时，会结合AI数据集的库表结构、字段信息及历史记录，实时给出多种联想建议。无论是精确字段的查找，还是复杂多表关联的字段选取，ChatBI都能基于大模型对上下文的理解，为用户提供准确的提示，加速数据定位。

4、对话上下文理解

在数据分析中，历史对话常常为后续操作提供重要参考价值。大模型赋能的ChatBI可以让用户轻松回溯之前的查询和结果，帮助他们在不同参数下对比和分析多次查询内容，从而总结出更高效的查询方法与参数设置策略，不断优化自己的数据操作水平。

5、SQL智能解释

对于大型企业而言，SQL查询往往牵涉多张表的连接和业务逻辑的交叉。ChatBI不仅能帮助用户自动生成复杂的SQL语句，还会对每一行语句做可视化解析，展示各表间的关联关系。在处理多表连接、嵌套查询等场景时，用户能够更加直观地了解数据来源、处理过程与查询思路，降低学习曲线并减少错误发生。

二、大模型赋能大数据的其他应用

1、数据血缘分析

为了进一步提升数据管理的透明度和可追溯性，数据血缘分析功能将在未来得到全面开发和优化。该功能旨在帮助企业深入了解数据的生命周期和流动路径，具体包括：

• 全链路追踪：详细记录数据从原始数据源经过各个处理环节（如采集、存储、转换、分析）到最终展示的完整路径，确保每一步操作都可追溯。
• 问题溯源：在数据出现异常或错误时，能够迅速定位问题源头，识别具体的处理环节或转换步骤，如数据采集错误、转换逻辑问题等，显著提升问题解决效率。
• 影响分析：评估数据变更对整个系统和业务流程的潜在影响，帮助用户理解某一数据调整可能对其他相关业务或分析结果产生的影响，从而支持更明智的决策。

2、自动化数据质量评估

为了确保数据的准确性、一致性和可靠性，自动化数据质量评估功能将在未来得到深入开发和应用。该功能将通过智能化手段自动监控和提升数据质量，具体包括：

• 智能质量监控：基于预定义的数据质量规则和行业标准，实时监控数据的完整性、准确性、一致性和时效性，自动识别潜在的数据质量问题。
• 实时异常检测：利用先进的算法和模型，自动检测数据中的缺失值、重复记录、格式错误等异常情况，及时发出预警，确保数据质量始终处于可控范围内。
• 智能清洗建议：针对检测到的数据质量问题，系统将自动生成具体的清洗和修复建议，指导用户快速纠正数据缺陷，提升数据的可用性和可靠性。

3、自动化数据分类分级

为了加强数据安全与合规管理，自动化数据分类分级功能在未来得到全面拓展与优化。该功能借助智能算法与大模型的协同支持，实现对数据按照其重要性、敏感性及使用场景的自动分类和分级，从而优化数据管理流程，提高数据利用效率。具体包括：

• 智能分类：基于预定义的分类标准和算法，自动识别并归类不同类型的数据，确保分类过程的规范性与一致性。根据数据的内容、结构、来源及使用情况，智能地将数据分配到最合适的类别中。根据数据特征自动生成标签，提升数据管理的效率。
• 动态分级：基于数据的重要性和敏感性，将数据划分为不同的安全级别和访问权限。能够动态调整数据级别，确保在数据生命周期的不同阶段，数据的保护措施和访问控制适应相应的需求。
• 大模型支持的持续学习与优化：用经过脱敏处理或合法合规授权的数据集进行大模型训练，通过持续学习和反馈机制，不断优化分类分级算法，提高系统的智能化水平和适应能力，对模型输出结果进行定期审计与评估，及时发现并纠正错误，满足不断变化的业务需求和合规要求。

四、结语

通过大模型的智能赋能，企业数据处理将更加高效、精确，真正实现数据的价值挖掘与应用。随着技术的不断迭代与创新，先维将继续推动数据智能化发展，帮助更多企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得未来！