浪潮海岳 ChatBI: 快速助力企业数据驱动决策

引言

在当今数字化浪潮中，数据已成为企业战略决策与日常运营的核心驱动力。但面对海量且复杂的数据，传统数据分析工具和方式逐渐显露出局限性——深度依赖专业数据分析技能，业务人员通过复杂的操作（编写 SQL，拖拽图表等）才能获取数据，学习成本较高；传统 BI 分析路径也往往需要预设，一旦想深入探索数据（如调整时间范围、对比区域），则需重新设计查询方案，耗时较长。

正因如此，数据分析领域亟需一场智能变革，而 ChatBI 的出现恰逢其时。用户通过自然语言提问，系统便能自动解析意图、查询数据库并生成可视化图表，大幅降低技术门槛；ChatBI 支持多轮对话与智能追问，用户可基于初始结果持续提问（如“为什么上海销量下滑？哪个渠道影响最大？”），系统可自动下钻分析，快速定位问题根源，从而提升分析效率和灵活性。

浪潮海岳 ChatBI 深度融合多智能体协同、RAG（检索增强生成）等技术，打破传统数据分析工具复杂操作瓶颈，构建起从“用户意图精准理解”到“查询任务科学规划”，再到“智能任务高效执行”，最终实现“查询结果深度分析”的全链条 AI 能力，进而助力企业快速实现数据驱动决策。

浪潮海岳 ChatBI 主要特性

浪潮海岳 ChatBI 作为企业数据驱动的核心工具，聚焦于简单查询、异常检测、归因分析、趋势预测等场景。

• 全面的深度分析能力：提供从精准查询到排名、对比、筛选、占比、汇总以及多维度分析等丰富功能，帮助用户从海量数据中抽丝剥茧，快速定位关键信息，洞察数据背后的深层逻辑。

• 可靠精准的技术底座：采用“多智能体协同+RAG+语义模型”融合架构，并深度融合语义模型、业务知识等企业私域知识体系，保障分析过程智能性与分析结果的准确性、可解释性。

• 智能自然的交互体验：支持多轮对话、错误纠正，问题推荐、多图表展示，全方位满足用户的数据分析诉求。

浪潮海岳 ChatBI 核心架构

浪潮海岳 ChatBI 汇聚财务、资金、供应链、生产等多业务领域的知识沉淀，支持 GS Cloud 系统的业务数据、报表数据以及第三方系统数据，通过统一的数据接入机制，为上层智能服务提供坚实的数据基础，实现跨领域数据与智能能力的统一整合与复用。

浪潮海岳 ChatBI 基于平台公共能力框架构建，包括：

• 云应用开发框架：负责数据源连接与数据访问引擎，支撑多源异构数据的高效集成；

• 智能助手：基于统一交互框架，提供人机自然对话界面，支持语音/文本输入与多轮交互；

• 系统运行框架：提供权限管理、安全控制与系统监控等基础设施支持；

• 大模型开发框架：聚焦对话智能体的构建，支持提示词优化、上下文记忆与复杂任务编排。

浪潮海岳 ChatBI 功能围绕“问数配置”、“问数引擎”与“监控”三大模块展开：

• 问数配置模块：支持主题定义、业务知识管理、模型设置、提示词配置、维度成员同义词映射、参数管理以及智能体接入配置，实现对分析场景的灵活定制与精细化管理。

• 问数引擎模块：作为智能交互的核心处理单元，涵盖语音/文本输入、意图分类、关键信息提取、问题推荐与关联、多轮对话、问题改写与澄清、追加提问、任务规划、图表展现与交互、权限控制、安全控制及结果反馈等功能，全面支撑从自然语言理解到可视化输出的全流程智能分析。

• 监控模块：实现对问数请求、报告生成、预测分析、报表构建等过程的全过程跟踪，并记录对话历史，保障系统的可审计性与可追溯性。

• 平台支持多种典型应用场景，包括文本问答、数据查询、归因分析、预测分析、报告生成与报表智能构建，满足企业在不同业务场景下的智能化分析需求。

整体架构采用“统一配置底座、统一交互框架、统一知识召回服务、统一智能体框架”的设计理念，确保系统具备良好的一致性、可扩展性与可维护性，为构建企业级智能 BI 能力提供了坚实的平台支撑。

浪潮海岳 ChatBI 实际场景案例展示

场景一：财务领域复杂定制取数，多指标取数以及意图识别，例如，查询一利五率。

场景二：销售领域归因分析

首先查询各个大区的数据整体情况，然后对突出数据进行归因分析，并生成数据分析报告。

展望

技术融合：ChatBI 将进一步融合大模型（LLM）、知识图谱等技术，提升自然语言理解的准确性，支持更复杂的分析场景。

场景深化：ChatBI 将深度嵌入业务系统（如供应链管理、客户服务），成为企业数字化转型的“基础设施”，推动数据文化普及。

生态扩展：ChatBI 将支持 GSCloud 平台数据全面自动接入，打破数据孤岛，促进企业内外部数据流通，为生态合作提供数据支持。

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