2023 年，AIGC 無疑是最火熱的技術(shù)之一。除了通用大模型以外，產(chǎn)業(yè)界也都在紛紛探索垂直大模型以及 AIGC 技術(shù)如何為企業(yè)賦能。近日，網(wǎng)易數(shù)帆發(fā)布了有數(shù) ChatBI，將 AIGC 技術(shù)與 BI 技術(shù)結(jié)合，讓用戶通過日常對話的方式就可以擁有數(shù)據(jù)分析能力，降低了數(shù)據(jù)消費(fèi)門檻，讓人人都能擁有數(shù)據(jù)分析的能力。

網(wǎng)易數(shù)帆發(fā)布 ChatBI 探索新數(shù)據(jù)消費(fèi)模式

過去，數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師的“專利”，普通業(yè)務(wù)人員如果需要分析數(shù)據(jù)，需要提出需求，由數(shù)據(jù)分析師以及工程師進(jìn)行運(yùn)算，得出數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，流程長且繁瑣，往往不能及時(shí)滿足業(yè)務(wù)分析需求。那是否有人人都可以使用的數(shù)據(jù)分析功能呢？

網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)產(chǎn)品線總經(jīng)理余利華表示，以 ChatGPT 為代表的 AIGC 技術(shù)的出現(xiàn)，帶來了新的交互模式的變化。網(wǎng)易數(shù)帆推出的有數(shù) ChatBI，可以降低數(shù)據(jù)消費(fèi)門檻，讓不懂技術(shù)的人也能輕松獲得數(shù)據(jù)。

據(jù)了解，有數(shù) ChatBI 具有三大特點(diǎn)，一是門檻更低，利用大模型的自然語言理解能力，用戶只需要與 AI 助手進(jìn)行對話，即可獲得數(shù)據(jù)，提升用戶獲取數(shù)據(jù)分析的便利性；二是效率更優(yōu)，借助大模型的能力理解用戶需求，從對話轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫查表和可視化圖表，提升用戶的分析效率；三是智能化，從人工設(shè)計(jì)的規(guī)則和模型轉(zhuǎn)化為自動學(xué)習(xí)的規(guī)則，能夠處理更復(fù)雜和更深度的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

據(jù)了解，有數(shù) ChatBI 接入的大模型是網(wǎng)易自研的垂直大模型。網(wǎng)易自研的大模型基座，稱為玉言大模型，由伏羲實(shí)驗(yàn)室和網(wǎng)易數(shù)帆共建。網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在玉言大模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了微調(diào)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從而形成針對BI場景下的垂直大模型。網(wǎng)易數(shù)帆認(rèn)為，與傳統(tǒng)AI技術(shù)，如語音識別類似，一旦到了垂直領(lǐng)域，通用模型的效果就難以滿足生產(chǎn)級的需求，特別是要求高、容錯(cuò)度低的場景。換言之，在企業(yè)級專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，垂直領(lǐng)域大模型一定比通用大模型更適合。這是因?yàn)椋怪贝竽Ｐ陀刑嗟膬?yōu)化策略可以做到針對性的提升，不管基座如何變化，都會有加成作用。

余利華介紹道，有數(shù) ChatBI 是支持模型切換的，如果有更好的模型或者開源模型，網(wǎng)易數(shù)帆也會考慮集成。但是在集成前，網(wǎng)易數(shù)帆會根據(jù)數(shù)據(jù)測試集來評估模型的好壞，從而進(jìn)行選擇和集成。

突破可信困局，讓 AIGC 可信

人可以睜眼說瞎話指鹿為馬，而 AIGC 也可以一本正經(jīng)地提供不準(zhǔn)確的答案。然而，很多用戶都沒有能力來判斷 AIGC 給出的答案是否正確。

余利華表示，網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是希望降低數(shù)據(jù)的使用門檻，特別是不懂技術(shù)的人也能夠輕松地完成數(shù)據(jù)的使用。但是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的挑戰(zhàn)主要在于 AI 幻覺。

AI 幻覺的產(chǎn)生是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、文本與表示之間的編解碼錯(cuò)誤等因素。當(dāng) AI 一本正經(jīng)的胡說八道時(shí)，它給出的答案，你是否還會相信呢？余利華表示，如果結(jié)果是不可信的，那做任何更多的功能都是沒有價(jià)值的。

為此，網(wǎng)易數(shù)帆突破可信的困局，讓用戶擁有判斷 AI 正確與否的能力，即使 AI 提供錯(cuò)誤的答案，用戶也知道錯(cuò)在哪里。有數(shù) ChatBI 從四個(gè)方面來去確保用戶獲得正確、可信的結(jié)果。

首先，需求可理解，是指網(wǎng)易數(shù)帆為彌補(bǔ)用戶認(rèn)知和復(fù)雜工具之間的門檻，提升準(zhǔn)確率，借助大模型的語言理解能力，先進(jìn)行需求分析，這樣即使是完全不懂BI的使用者也能通過需求分析內(nèi)容判斷系統(tǒng)的取數(shù)步驟是否正確。

其次，過程可驗(yàn)證，即借助基于大模型的NL2SQL能力實(shí)現(xiàn)復(fù)核。為了提升NL2SQL能力，網(wǎng)易數(shù)帆有針對性地定制生成和優(yōu)化了超過30萬不同類型的問法和SQL。余利華介紹，網(wǎng)易數(shù)帆調(diào)優(yōu)出的NL2SQL領(lǐng)域模型，效果已達(dá)到GPT-3.5的水平，但是速度更快，消耗更少的硬件資源，甚至支持消費(fèi)級顯卡部署。這也是垂直大模型針對性優(yōu)化策略帶來的效果。

第三，用戶可干預(yù)，即將數(shù)據(jù)模型和查詢條件結(jié)構(gòu)化，用戶可干預(yù)可調(diào)整，切換數(shù)據(jù)模型或者查詢條件。

第四，產(chǎn)品可運(yùn)營，即網(wǎng)易數(shù)帆為有數(shù)ChatBI產(chǎn)品構(gòu)建了獨(dú)特的運(yùn)營反饋機(jī)制，用戶可以反饋數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，管理員可運(yùn)營知識庫、標(biāo)記及優(yōu)化badcase，從而提升數(shù)據(jù)可靠性。

余利華表示，ChatBI 只是網(wǎng)易數(shù)帆很小的一個(gè)起步。整個(gè) BI 分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)階段，每個(gè)階段都有 AI 落地的場景。未來，網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)還會持續(xù)在 DataOps 和 AIGC技術(shù)等方面進(jìn)行探索，支持企業(yè)快速沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，降低數(shù)據(jù)的消費(fèi)門檻，推動數(shù)據(jù)價(jià)值能夠真正地普惠到各個(gè)行業(yè)。