放棄幻想！ChatBI其實跟你想的不一樣｜甲子光年

想上線一個ChatBI，都需要關注什么？

原標題：放棄幻想！ChatBI其實跟你想的不一樣｜甲子光年
文章來源：甲子光年
內容字數：8039字

ChatBI落地實踐：帆軟FineChatBI團隊的經驗分享

本文總結了帆軟FineChatBI團隊在ChatBI項目中的實踐經驗，旨在幫助企業少走彎路，成功落地ChatBI應用。文章重點關注技術路線選擇、用戶群體定位、落地準備以及上線后的持續運營等方面。

一、技術路線選擇：LLM寫SQL不可靠

1. **精度問題：**LLM寫SQL的精度難以達到業務用戶可接受的水平（75%-80%）。LLM的“幻覺”問題在結構化數據應用中會被放大，導致結果錯誤。FineChatBI選擇將用戶問題轉化為清晰的查詢語言，利用OLAP分析操作指令集調用FineBI底座，模擬人工拖拉拽生成圖表，大幅提升精度。

2. **性能問題：**LLM寫SQL的響應時間通常過長（6-15秒），難以滿足用戶體驗需求。FineChatBI通過小尺寸語析模型處理清晰語義，大尺寸LLM處理模糊語義，實現更快的響應速度（清晰語義0.2秒，模糊語義2秒）。

3. **可信性問題：**LLM寫SQL生成的SQL語句難以被業務用戶理解和調試。FineChatBI提供可讀的圖表生成規則，允許用戶調整參數，并結合FineBI底座支持更復雜的分析需求，提升可信性和易用性。

二、ChatBI落地：并非開箱即用

1. **真場景至關重要：**ChatBI項目需要找到真實的業務痛點和需求，避免盲目套用。建議與業務團隊深入溝通，了解其日常取數場景和遇到的問題，再制定解決方案。

2. **底層準備：數據和知識至關重要：**LLM不擅長數據加工，因此需要準備高質量的數據，包括避免字段名歧義、數據冗余以及確保字段類型正確等。同時，需要進行知識配置，包括同義詞和企業獨有知識，以提高理解準確性。

3. **組織驅動力：明確角色和責任：**ChatBI項目需要領導、產品經理和IT部門的共同參與。產品經理是核心角色，負責項目規劃、用戶需求收集、內部推廣等。建議先從小規模試點開始，逐步推廣，避免一開始就應用于高層管理。

三、正式上線前的關注點

1. **安全性：**需要具備企業級權限控制能力，并考慮LLM的本地化部署。

2. **算力成本：**選擇合適的LLM模型尺寸，平衡效果和成本。

3. **持續運營投入：**需要持續迭代和優化，以應對用戶數增加、數據范圍擴大等情況對精度的影響。

四、對LLM的理性看待

ChatBI是一個企業級應用，LLM只是其中一種技術手段。成功的ChatBI需要綜合考慮穩定性、性能、成本等因素，謹慎選擇技術方案。LLM并非萬能，需要結合其他技術，才能更好地解決業務問題。

總而言之，成功的ChatBI落地需要充分準備，選擇合適的技術路線，并重視持續運營和迭代優化。 它不僅僅是簡單的“快速問數”，更應該幫助業務用戶完成個性化的分析工作，創造真正的業務價值。

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作者簡介：甲子光年是一家科技智庫，包含智庫、社群、企業服務版塊，立足中國科技創新前沿陣地，動態跟蹤頭部科技企業發展和傳統產業技術升級案例，推動人工智能、大數據、物聯網、云計算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技創新在產業中的應用與落地。