chatbi

从ChatBI到Agentic BI：HENGSHI SENSE 6.0如何用AI Agent重构企业决策智能在全球商业智能领域，一场根本性变革正在发生。Gartner预测，到2025年，增强分析在BI功能中占比将达到68%，而衡石科技推出的HENGSHI SENSE 6.0正引领这场从被动查询到主动决策的转型。

根据业务角色创建 AI 数据分析助手，满足集团型企业多部门个性化需求集团型企业规模庞大、业务复杂，不同部门的数据分析需求差异显著。以 HR 部门为例，需要分析员工招聘渠道的有效性、培训投入与产出的比例，以及员工流失率与绩效的关系等；财务部门则聚焦于成本结构分析、预算执行偏差原因查找，以及不同业务板块的盈利能力评估；区域经理则关心各区域市场的销售业绩对比、客户群体特征差异，以及市场推广活动的效果评估；门店运营人员便更为关注各门店销售业绩差异分析、库存周转情况监控、顾客消费行为洞察等。

高并发下的智能应答：衡石ChatBI的查询引擎与语义理解架构在数据驱动决策的时代，商业智能（BI）系统已成为企业运营的神经中枢。然而，传统BI工具在面对高并发查询和日益复杂的分析需求时，往往显得力不从心。衡石ChatBI以其创新的查询引擎与语义理解架构，为企业提供了一个在高并发环境下依然能够实现智能、实时应答的解决方案。

AI智能问数(ChatBI)开发框架&解决方案&相关产品在数字化转型的浪潮中，企业面临着一个普遍的困境：数据资产价值日益凸显，但数据可视化效率低下与跨角色协作壁垒成为两大核心挑战。技术人员需耗费大量精力编写代码实现图表展示，而业务人员却因缺乏技术背景难以快速获取有效信息，数据价值传导链条存在明显断层。

从ChatBI到自主决策：Agentic BI的演进路径与核心厂商图谱近年来，商业智能（BI）领域正经历一场深刻变革。传统BI工具主要解决“发生了什么”的描述性问题，而新一代的Agentic BI（自主智能体商业智能）正在向“为什么发生”和“应该做什么”的预测性与规范性分析演进。这一演进不仅改变了企业数据分析的方式，更在重塑业务决策的底层逻辑。

大火的 ChatBI，是如何实现灵活的自然语言数据分析？在数字化转型的浪潮中，随着数据已成为企业宝贵的资产，数据分析的需求日益增长。传统 BI（商业智能）工具虽能提供强大的数据可视化能力，但需要依赖 IT 代码开发、集中式报表制作的模式，已难以满足现代企业快速变化、灵活多变的数据分析需求。

Text2SQL 破局技术解析之二：MQL 实现与复杂性在基于 "规范文本" 的 NLQ 架构中，MQL（Metrics Query Language）作为规范文本的确定性编译目标，承担着关键使命。本文作为 "规范文本" 篇的延续，将继续解析 MQL 的设计逻辑及其实现机制。

周卫林｜大数据通往大模型的钥匙：NoETL to Trusted AI此时此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁扪心自问：是创造还是涅灭，大数据如何通往大模型，数据资产如何成为 AI 资产？是廿年戎马终归碌碌无为，还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙，开启数据智能变革的黄金十年。

第1课-通过DIFY实现一个完整的Text2Sql来讲AI原生及Agentic RAG长什么样作为《2025最前沿AI Agent讲武堂》专栏的开篇之作，我们不谈虚的概念，直接从一个典型的企业场景切入：如何让业务人员用自然语言查数据库？这看似简单的需求，背后却完整承载了当前最前沿的 AI Agent 范式。 • 传统做法是写死规则或封装接口，但面对灵活多变的查询意图，很快就会崩盘； • 真正的 AI 原生应用，则从底层就围绕大模型的能力设计——以自然语言为交互入口，以模型为决策中心，数据、工具和反馈都围绕它动态流转。

HENGSHI SENSE 6.0技术白皮书：基于HQL语义层的Agentic BI动态计算引擎架构解析在数字化转型的深水区，企业数据分析面临核心矛盾：业务部门渴望敏捷的数据洞察支撑决策，而IT部门受困于复杂的数据架构和冗长的需求响应周期。2025年7月发布的HENGSHI SENSE 6.0，通过Text2Metrics架构与AI Agent一级入口，实现了从ChatBI到Agentic BI的范式革命，重新定义了企业级BI的能力边界。

程序员一一涤生

你的ChatBI(问数)准确率不到50%？带你深度拆解90%准确率的高德ChatBI案例"我们的ChatBI上线半个月，准确率不到50%，老板问我们是不是在做假demo..."如果你在做ChatBI，或正在评估要不要上ChatBI，相信你遇到过类似问题。

NL2SQL代表，VannaVanna 允许用户通过自然语言提问（如“显示2024年销售额最高的产品”），自动生成符合数据库规范的SQL查询语句。其底层采用 RAG（检索增强生成）技术，结合向量数据库存储的上下文（表结构、历史查询模板）与大型语言模型（LLM）的生成能力，显著提升SQL准确性。测试数据显示，复杂场景下的生成准确率比传统LLM提升40%以上。

解码ChatBI技术形态：独立对话框、插件式与IM集成模式的技术优劣随着大语言模型（LLM）技术的成熟，**对话式商业智能（ChatBI）**正成为企业数据分析的新范式。然而，不同的技术形态直接影响ChatBI的落地效果——独立对话框、插件式助手、IM集成机器人，哪种更适合企业级场景？

程序员一一涤生

ChatBI≠NL2SQL：关于问数，聊聊我踩过的坑和一点感悟"如果说数据是新时代的石油，智能问数就是能让普通人也能操作的智能钻井平台。"这里是**AI粉嫩特攻队！** ，这段时间真的太忙了，不过放心，关于从零打造AI工具的coze实操下篇正在进行中。今天，我们先聊聊另一个很热闹的主题——ChatBI。

机器玄学实践者

【ChatBI】超轻量Python库Vanna快速上手，对接oneapi首先确保你有oneapi ，然后申请 kimi的api需要去Moonshot AI - 开放平台然后添加一个api key

大数据在线

中国BI步入增长大周期，腾讯云ChatBI加速AI+BI融合过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。但数据分析繁杂的技术栈、复杂的处理过程以及程式化的交互方式，让“数据消费”的门槛始终降不下来，一定程度制约着企业迈向“用好数”的新阶段。

我是有底线的