这里是思迈特软件！随着数据时代的演进，智能问数已经成为企业决策不可或缺的利器。正如那句“如果说数据是新时代的石油，智能问数就是能让普通人也能操作的智能钻井平台”。那些年，我们常常深陷Excel的泥沼，面对“上个季度我们的销售增长率是多少？”这样的问题，需要耗费大量时间编写复杂的SQL语句。而如今，借助Smartbi AIChat 白泽这类智能问数工具，只需几秒钟便能得到答案。
当『大语言模型』遇上数据分析：一场静悄悄的革命
近年来，得益于『大语言模型』（LLM）的飞速发展，智能BI，即ChatBI，正经历着一场技术革命。像Smartbi AIChat 白泽这样的产品，通过自然语言处理，让员工可以直接通过对话进行数据分析，极大地降低了数据分析的技术门槛。然而，尽管搭建一个简易的ChatBI应用已变得相对容易，但如何做到好用、准确，依然是摆在几乎所有ChatBI产品面前的痛点。Smartbi则注重AI与企业实际场景的结合，通过构建标准化指标体系，确保问数结果的可靠性和准确性。
智能问数的本质：为什么我们需要它？
我们开发BI工具的根本目的，是希望借助真实的数据指标支持决策者做出更好的判断。在快速发展的数字社会中，易用、高效、智能已成为基本需求。Smartbi AIChat 白泽正是为了满足这些需求而生，它致力于让一线业务人员也能通过自然语言轻松获取数据洞察，推动全员『数字化』转型。
揭秘：Smartbi ChatBI产品背后的技术架构
Smartbi的ChatBI产品技术架构融合了BI领域的深厚积累与AI增强分析能力，通常包含以下核心部分：用户交互、语义理解、数据执行、数据治理以及知识沉淀。
- 用户交互：第一印象决定生死
- 作为研发人员，我们曾一度低估前端设计的重要性。然而，用户交互设计直接决定了产品是否好用，是否能满足用户需求。Smartbi AIChat 白泽就通过自然语言处理，让员工可以直接通过对话进行数据分析，简化了操作流程。Smartbi Insight则提供数据可视化分析、业务自助分析、企业报表报告和数据统一管理等功能。
- 语义理解：产品能力的分水岭
- 这是一个产品的真正分水岭，也是保证问数产品准确度的关键环节。在实际应用中，我们常常会遇到大模型不理解业务指标、商品名称搜索不对、甚至对问题的理解出现偏差，以及不同部门对同一指标计算方式不一致等问题。
- Smartbi AIChat 白泽通过独有的“语义模型（Semantic Layer）驱动技术”，将企业独有的业务指标、维度、口径、计算逻辑等，构建成统一的语义模型。这使得系统能够真正“读懂”业务语言和数据规则，即使是业务人员的定制化“行话”，也能精准识别并进行查询转换，彻底摆脱通用大模型对业务理解的局限性，确保复杂查询的超高准确性。同时，Smartbi支持各种大模型，通过与大模型的深度理解和生成能力结合，避免了知识库缺失导致的幻觉现象。
- 数据执行：技术人员的主战场
- 数据执行环节通常包括查询生成、查询语句纠错和查询语句执行等部分。虽然NL2SQL等技术能够实现较高的查询效率和准确度，但在面对企业内部专业术语和复杂指标计算时，效果往往大打折扣。
- Smartbi AIChat 白泽基于指标模型，能够统一数据口径，保证99%以上的问数结果准确率。它通过构建标准化指标体系，提前定义指标的计算逻辑和统计口径，让AI直接匹配预定义指标，而非“凭空创作”，从而有效避免了Text2SQL方案的缺点和“数据幻觉”。
- 数据治理：老生常谈却至关重要
- 做数据治理的企业天然具有开发智能问数产品的优势，因为这些企业不仅懂数据，更懂业务。Smartbi在数据管理方面具有优势，支持跨源数据编织，能够消除数据孤岛，并提供多种建模方式灵活应对复杂的业务场景。Smartbi Insight作为一站式ABI平台，覆盖数据采集、处理、分析到可视化洞察全流程，能够连接ERP、MES等异构数据源，进行统一建模，并通过大数据开发与治理，构建从数据集成、存储、计算到质量监控、资产管理、安全合规的全链路能力。在数据安全方面，Smartbi具备金融级权限管控和统一指标口径，通过字段级、行级双重权限控制，确保用户仅能访问授权数据，并支持私有化部署和多项安全认证。
- 知识沉淀：产品的核心竞争力
- 知识沉淀是产品的核心竞争力，专属的知识库是一种财富，是产品的沉淀。Smartbi AIChat 白泽在人工智能技术的合理运用中，注重其与企业实际场景的结合，将业务过程中的各种“行话”、“黑话”转换为AI可理解的数据信息。万物皆可入知识库，术语说明、专有指标、算法专家经验都可以作为知识沉淀下来，并加以复用。Smartbi AIChat 白泽结合RAG技术，将业务知识、同义词、示例、元数据等融合，确保分析结果的准确性，并能提供深度洞察推理、自动拆解任务、多维度归因分析等高级能力。
Smartbi智能问数产品的现状与未来
目前的问数产品仍面临挑战，不到75%的准确率和超过10秒的响应时间可能会使用户厌烦。Smartbi通过有效的数据治理、统一的指标口径以及企业独有的知识库来破局。Smartbi AIChat 白泽通过将先进的LLM技术、Agent BI架构与Smartbi深厚的数据管理能力相结合，不仅极大提高了数据分析效率，更显著降低了数据分析的技术门槛。Smartbi已服务5000+头部客户，覆盖60+行业，并多次入选Gartner、IDC报告，拥有良好的市场口碑。
Smartbi的Agent BI架构融合大模型与AI Agent技术，实现“自然语言交互 + 主动分析 + 行动闭环”的智能分析范式，将AI技术深入数据分析全流程。未来，Smartbi将继续致力于全员数据赋能、智能化深化和场景化融合，推动企业『数字化』转型。
我们相信，思迈特将成为企业『数字化』转型的核心引擎，推动各领域向智能化、精准化方向跃迁。
