Agentic_BI_打造你的数据智能助理_22页_3mb

报告内容总结

01 问数精度篇

介绍LLM3.0架构通过使用大语言模型（LLM）的通用语义、思维链（CoT）能力及业务知识来精确回答用户数据查询的问题。发展层次从Level1（数据聊天机器人）递进到Level3（数据代理），具备分析拆解能力，将用户查询转化成行动计划。

核心方法使用大模型语义改写、小模型NL2DSL/NL2MetricSemantic，并结合推理大模型深度解读和知识点支持。这种结构增强了解读能力、业务知识整合能力，以及过程的可控性和可信任度。

LLM3.0相比LLM2.0，提升了问数的准确率、泛化能力，能支持模糊提问、自动拆解复合问题，并直接给出结论，无需繁杂配置。

技术发展路径从2023年原型探索（FineChatBI 1.0、FineChatBI 2.0），到当前（FineChatBI 3.0）再到未来（FineChatBI 4.0），核心是集成多代理架构提高指令服从和数据整合能力，建立Data Agent。

02 资产检索篇

服务部署独立，实现企业级安全管理，高性价比、低配置成本运行，裸用精度超过80%。本篇聚焦于资产检索功能。

旨在创建用户的数据资产智能助理，通过统一入口处理查询，快速检索已有仪表板资产，并进行排序与确信度评分。

为解决用户典型的三个数据使用痛点——找不到仪表板、看不懂图表、不会使用数据——提供完善方案。

03 智能报告篇

支持图表组件抄录，将可视化组件转换为文本，便于进一步分析。

内置多种报告解读类型，包括总结报告、归因分析报告、数据解读报告、对比分析报告，并允许用户覆盖默认模板。

强调通过对话进行下钻、对比、筛选等深度探索功能，支持生成洞察报告解释复杂图表，并基于现有图表进行个性化分析。

【每个“xxx页”部分内容整合呈现】

04 智能报告解读全景预览

产品目标是打造“仪表板 Agent”，为数据量大、用户活跃且面临“找、看、用”的痛点用户提供解决方案，包括资产极速检索、智能分析看板报告生成及深度探索。

聚焦核心功能演示：

1. 资产检索：通过统一问答入口快速检索现有仪表板资产。

2. 智能报告解读：

   • 图表抄录支持将组件转为文本。
   • 解读报告囊括总结、归因等四种形式，模板与prompt支持自定义。
   • 深度探索支持对话式下钻、对比、筛选。

规划方面，预计2025年10月发布资产检索功能，11月输出精炼理念；2026年第一季度提供DeepChatBI创作计划功能(beta试用)，移动端同步增强。持续增强产品性能，优化用户体验。