想上线一个ChatBI，都需要关注什么？
ChatBI落地实践：帆软FineChatBI团队的经验分享
本文总结了帆软FineChatBI团队在ChatBI项目中的实践经验，旨在帮助企业少走弯路，成功落地ChatBI应用。文章重点关注技术路线选择、用户群体定位、落地准备以及上线后的持续运营等方面。
一、技术路线选择：LLM写SQL不可靠
1. **精度问题：**LLM写SQL的精度难以达到业务用户可接受的水平（75%-80%）。LLM的“幻觉”问题在结构化数据应用中会被放大，导致结果错误。FineChatBI选择将用户问题转化为清晰的查询语言，利用OLAP分析操作指令集调用FineBI底座，模拟人工拖拉拽生成图表，大幅提升精度。
2. **性能问题：**LLM写SQL的响应时间通常过长（6-15秒），难以满足用户体验需求。FineChatBI通过小尺寸语析模型处理清晰语义，大尺寸LLM处理模糊语义，实现更快的响应速度（清晰语义0.2秒，模糊语义2秒）。
3. **可信性问题：**LLM写SQL生成的SQL语句难以被业务用户理解和调试。FineChatBI提供可读的图表生成规则，允许用户调整参数，并结合FineBI底座支持更复杂的分析需求，提升可信性和易用性。
二、ChatBI落地：并非开箱即用
1. **真场景至关重要：**ChatBI项目需要找到真实的业务痛点和需求，避免盲目套用。建议与业务团队深入沟通，了解其日常取数场景和遇到的问题，再制定解决方案。
2. **底层准备：数据和知识至关重要：**LLM不擅长数据加工，因此需要准备高质量的数据，包括避免字段名歧义、数据冗余以及确保字段类型正确等。同时，需要进行知识配置，包括同义词和企业独有知识，以提高理解准确性。
3. **组织驱动力：明确角色和责任：**ChatBI项目需要领导、产品经理和IT部门的共同参与。产品经理是核心角色，负责项目规划、用户需求收集、内部推广等。建议先从小规模试点开始，逐步推广，避免一开始就应用于高层管理。
三、正式上线前的关注点
1. **安全性：**需要具备企业级权限控制能力，并考虑LLM的本地化部署。
2. **算力成本：**选择合适的LLM模型尺寸，平衡效果和成本。
3. **持续运营投入：**需要持续迭代和优化，以应对用户数增加、数据范围扩大等情况对精度的影响。
四、对LLM的理性看待
ChatBI是一个企业级应用，LLM只是其中一种技术手段。成功的ChatBI需要综合考虑稳定性、性能、成本等因素，谨慎选择技术方案。LLM并非万能，需要结合其他技术，才能更好地解决业务问题。
总而言之，成功的ChatBI落地需要充分准备，选择合适的技术路线，并重视持续运营和迭代优化。 它不仅仅是简单的“快速问数”，更应该帮助业务用户完成个性化的分析工作，创造真正的业务价值。
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文章来源：甲子光年
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作者简介：甲子光年是一家科技智库，包含智库、社群、企业服务版块，立足中国科技创新前沿阵地，动态跟踪头部科技企业发展和传统产业技术升级案例，推动人工智能、大数据、物联网、云计算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技创新在产业中的应用与落地。