从原理到应用!3步看懂ChatBI背后的实现原理!

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嗨,我是范米花儿,继续分享ChatBI(AI+BI)相关内容。
 
之前,我分享了两篇关于 ChatBI 的笔记,内容涵盖竞品总结、功能点以及提问方式。不过,这些都仅停留在应用层面。然后,许多小伙伴、甚至公司领导向我询问「ChatBI 究竟是如何实现的?」,我瞬间懵逼。毕竟作为一名设计师,这一问题远远超出了我的认知范畴。
 
直到有一次,我在帆软 ChatBI 官网上看到其原理图,当时看不懂图上任何一个概念。于是,我开始翻阅资料,并借助 AI 的帮助,对一系列专业术语进行解读,这才总算了解了个大概。
 
因此,在这篇笔记中,我想通过一个真实的问答场景,来剖析从自然语言提问→智能回答的过程中,究竟运用了哪些技术,以及背后的流程是怎样的。
 
大纲内容:
1: 元数据模块:知识图谱、数据模型、用户画像及行为历史
2: 语义解析器:规则模型解析、大语言模型解析、领域词表
3: 查询与可视化流程:查询执行、图表推荐引擎、数据解释模块
 
声明:若有专业人士对笔记内容有任何建议,欢迎留言。

范米花儿

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