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AIGC应用落地年我们的ChatBI让大模型不止于聊天
时间：2026-07-21 08:01:49 编辑：袖梨 来源：一聚教程网
CES观察：AI无处不在，但大语言模型的主要应用场景仍停留在聊天
资深分析师Anshel Sag就表示，“在去年的CES上，AI还没有权力开火，如果你认为AI是去年的浪潮的话，那今年它就是海啸。”AI确实如海啸般汹涌的卷过CES的会场。而实际体验下来，从电脑到到小家电之间，AI化的程度存在着不小的差异，但对于席卷全球的大语言模型而言，几乎所有的产品都只能算是01
（1）业务人员定义需求，信息部门研发 信息传递过程有丢失 并且业务人员不代表对行业最深刻的理解（大模型在某些方便对行业的理解面更广）。
（2）开发过程相对较长，会出现BI报表，分析报告发布的时候已经过了最佳营销时间段。
(3) 对数据的洞察探索过渡依赖团队人员的水平高低，我们的解决方案综合了 大模型通用性+行业数据的独特性 提供更智能的解决方案。
02
（1）基于大模型会智能生成（AIGC）的应用模块（报表，图表，挖掘结论，结论） 打破个人对行业的认知。
（2）ChatBI以智能助手的身份作为业务人员或者研发人员的助理，在此基础上还可以进一步的修正和训练。
（3）后台引擎提供丰富的agent满足 个性化的报表，多维度的图表，有深度的数据探查，数据挖掘能力 增强数据分析能力。
（4）所见即所得 通过文本的输入就可以找到答案，不再需要借助繁琐的目录菜单来组织。
(5) 打破数据源的壁垒 满足跨数据源的融合。
03
毫无疑问，我们相信AI与各种场景的融合都在加深，这种融合从各个方面都在提升着智能产品的能力。我们团队基于互联网二手房的数据 借助AIGC技术 整理了实现预训练+实时数据 AIGC案例，给我们团队 “生成AI 融合万物”的未来期许开了一个好头。从这些“实体化”了的AI中，和大家一道挖掘一些未来潜在的趋势。 入口和ChatGPT一样 我们提供简便的入口，客户通过输入框完成交互。
综述：数据总览
当用户希望可以获取到某些主题数据，譬如输入《深圳二手房信息总览》 我们的ChatBI模型会反馈 数据的综述信息 让用户对某主题数据 有个全面的了解。
模态一：统计报表
用户输入查看小区名称总房价信息即可以得到如下的列表结论
用户补充表头的个性化需求 如行列合并 加粗 标记等都可以通过文本交互实现
用户也可以通过文本说明需要的过滤条件也可以立等可得。
模态二：图表
我们图表满足 趋势，对比，分布，同环比等统计场景。
模态三：挖掘结论
（1）指标相关性
（2）关联关系
预测 推荐 分布等挖掘需求都可以得到答案 帮助用户挖掘数据 发现指标属性之间潜在的关系 。譬如 发现房价和其他指标之间的相关性，房屋售卖的好 和哪些属性关联最大 发现非传统经验的结论。
模态四：开放性的问题
大语言模型在语言交互、知识检索之外有一个很强的泛化能力，即统合信息进行预测。
当这些信息是一些非语言，或者我们难以理解的语言时，预测在很大程度上就成为了翻译。比如很多科学家试图利用大语言模型理解鲸鱼、狐狸的语言并取得了一定的效果。
在私有模型的基础上，我们结合私有化部署的通用模型 提供行业结论，供综合分析使用。
输入《推荐一个在福田区的小区，具体要求是低楼层 坐北朝南 四室一厅一年内的小区。》等到的结论如下：