腾讯基于 LLM 的智能数据分析平台 OlaChat 的落地实践

主要观点总结

本文介绍了腾讯基于LLM的智能数据分析平台OlaChat的落地实践。包括从传统BI到智能BI的过渡、LLM时代智能BI的新机遇、腾讯OlaChat智能数据分析平台的落地实践以及问答环节的内容。OlaChat通过自然语言交互，为用户提供流畅的数据分析体验。

关键观点总结

关键观点1: 从传统BI到智能BI的过渡

传统商业智能体系基于自上而下的模式，存在效率低下和沟通成本高等问题。移动互联网的兴起和大数据技术的发展推动了数据分析的普及和智能化。

关键观点2: LLM时代智能BI的新机遇

大语言模型（LLMs）的发展为数据智能分析带来了新的机遇。自然语言处理和机器学习技术的结合，提高了语言理解和逻辑推理能力，简化了数据分析流程。

关键观点3: 腾讯OlaChat智能数据分析平台的落地实践

OlaChat通过结合腾讯PCG大数据平台部的资产管理平台和数据分析平台，提供了高效和智能的数据分析服务。包括多任务对话系统、AI工具、底层公共服务等技术架构，支持用户问数、人群洞察、NL2SQL等需求。

关键观点4: 问答环节的重点内容

包括取数模型的大小、SQL纠错的实现方法、大模型在数据分析中的应用等问题进行了详细解答。

文章预览

导读   在当今快速发展的数据分析领域，智能分析平台正经历从传统 BI 到敏捷分析，再到智能分析的转变。随着移动互联网的兴起和大语言模型的出现，数据分析变得愈加普及，用户可以通过自然语言与系统进行互动，获取所需数据。然而，即使在敏捷分析阶段，仍然存在一定的学习成本。大语言模型的引入为数据分析带来了新的机遇，它不仅提升了语言理解和生成能力，还使得逻辑推理与工具使用变得更加高效。通过对用户自然语言指令的理解和转化，智能分析平台能够实现更直观的数据查询和分析过程，为用户提供更为便捷的服务。本文将分享腾讯基于 LLM 的智能数据分析平台 OlaChat 的落地实践。 主要内容包括以下几大部分： 1.  从传统 BI 到智能 BI 2.  LLM 时代智能 BI 的新可能 3.   腾讯 OlaChat 智能 BI 平台落地实践 4.  问答环节 分享嘉宾｜ ………………………………