大多数人误解了ChatBI它其实和你想的完全不同

ChatBI是今年备受关注的热门话题。与企业知识库问答类似，它属于ToB领域中极少数有希望以相对较低成本落地的大语言模型应用。尽管不少企业已进行过初步摸索，但仍有更多企业认为技术不够成熟，选择先行观望。

有行业观察者预测，在缺乏配套措施的前提下，九成以上的ChatBI项目将面临失败。坦率地说，我认为这一判断非常有道理。

那么，问题随之而来：究竟应该选择怎样的技术路线？适合面向哪些用户群体？想要实现真正落地，又需要提前做好哪些准备工作？相信这些问题，正困扰着许多正在规划或探索ChatBI的朋友。

经过二十多个项目的深度陪跑实践，以及与超过一百家客户的深入交流，团队积累了大量一手经验。许多结论与直觉相悖，在此分享一些心得，希望能助您少走弯路。

技术路线选择

首先必须明确，让大语言模型直接编写SQL，这种做法并不可靠。问题主要体现在三个方面：准确性、响应速度与结果可信度。

1. 准确性

对于业务用户而言，即使容忍度较高，平均准确率也需达到75%-80%，否则很可能被弃用。大模型幻觉是已知难题，在非结构化数据场景下，结果不满意可重新提问；但一旦应用于结构化数据，答案错误就是严重后果，风险被显著放大。实际测试中，大模型编写SQL时，时间理解错误、排序逻辑偏差、子查询歧义、表关联关系误解等问题层出不穷，且难以彻底根治。因此，另一种可行方案是：引导大模型将用户问题转化为结构清晰的查询语言，再通过OLAP操作指令集调用成熟的BI底座，模拟人工拖拽方式直接生成图表。这种方式生成的图表与用户意图高度匹配，准确率大幅提升。

2. 响应速度

当前许多基于SQL生成的方案中，一个问题能在6秒内返回已算优秀，部分场景甚至需要12秒或15秒以上。然而，用户能接受10秒等待吗？实际经验表明，若最长返回时间超过3秒，体验便会急剧下降，用户难以坚持使用。影响大模型写SQL性能的因素众多，包括模型尺寸、本地部署与否、硬件投入、SQL复杂度等。既然不让大模型直接写SQL，解决方案变为：采用小尺寸的语义解析模型处理清晰语义，大模型仅负责模糊语义解析。如此一来，清晰语义查询平均耗时约0.2秒，模糊语义约2秒，基本满足需求。

3. 结果可信度

ChatBI在实际应用中难免出现错误。有两个关键问题无法回避：如何核查结果正确性？答案有误该如何应对？只有解决好这两点，产品才具备可信度。Text2SQL路线的常见做法是向用户展示一段SQL代码，不少IT人员认为这样清晰且易于调试。但业务用户能看懂SQL吗？他们有必要查看SQL吗？更现实的是，SQL调试难度与查询复杂度正相关，尤其当涉及多表关联查询时，若测试未触及边界问题，上线后的排错与修复将非常棘手。相比之下，另一种做法是为用户提供清晰可读的图表生成规则，允许用户直接调整维度、指标、枚举值、分组条件等，并依据自身设想二次点选生成新图表。同时，借助BI底座对快速计算的原生支持，许多SQL难以处理的查询也能轻松应对。

ChatBI如何实现落地？

第二个核心观点是：ChatBI无法开箱即用。一个项目要成功落地，需讲究“天时、地利、人和”。

• 天时——企业内部能找到真实场景，业务部门确实存在需求；
• 地利——落地团队具备成熟的数据与知识底层基础；
• 人和——有配套的组织驱动力，能衔接业务调研与真实需求，并有明确负责人持续推进。

1. 真实场景

2024年的ChatBI，正如新药上市前需进行临床试验。在与客户共创过程中，最大挑战在于：部分客户并未找准自身痛点，强行将ChatBI作为解决方案套用，最终效果不佳。建议多与业务团队沟通，了解其日常数据获取场景及遇到的困难，然后对症下药。若客观条件有限，不得不先行尝试，最好基于成熟数据开发演示原型，让活跃用户先行试用，通过实战找场景。但坦率地讲，这种方式的成功率可能较低，需有心理准备。

那么，ChatBI的目标用户究竟是哪些？从用户数量、使用频率、应用场景来看，适合的目标用户群体大致如下。

2. 底层准备

数据层面：重要的事情说三遍——大模型并不擅长数据加工。据统计，50%的数据消费应用推广受到数据底层准备不足的影响。ChatBI对数据的要求比传统BI更高，尤其需避免字段名歧义、数据冗余、字段类型不准确等问题。准备好宽表，或搭配指标管理平台，否则后续工作将异常困难。

知识层面：知识配置是绕不开的环节，并非直接扔给大模型一堆语料就能解决。就好比所有梁山好汉都喊宋江“哥哥”，但再先进的大模型也未必知晓“哥哥”就是“及时雨”。既然黑话需映射表，为何舍近求远去训练大模型，而不直接进行配置？实践中，知识配置分为两类：一类是同义词，另一类是企业独有的其他知识，例如“重点城市=成都市+贵阳市”、“华北地区=山东+山西+河南+河北”。值得留意的是，同义词只需配置那些大模型肯定无法猜测的企业独有知识。相似的语义（如字段名为“销售额”，用户问“业绩”），大模型可自行推断；相似的字段（如字段名为“娃哈哈100ml矿泉水”，用户问“娃哈哈矿泉水”），算法也能匹配。

3. 组织驱动力

第三个观点：ChatBI不适合一开始就给领导使用。一个项目要成功，企业内部至少需要三个角色——领导、产品经理和IT。这三个角色可能是两人，也可能超过三人。

• 产品经理：最核心的角色，承担项目成败的KPI，负责整体节奏规划、用户群确定、需求收集与识别、内部推广、运营拓展等。ChatBI上线是循序渐进的过程，大体流程为：项目团队组建 → 职责拉通 → 需求调研 → 需求评估 → 选定目标业务域1 → 数据准备 → 知识配置 → 权限配置 → 内部测试 → 试点运行 → 后台分析 → 用户回访 → 用户培训 → 系统上线 → 错题修复 → 成果汇报 → 选定目标业务域2……不难看出，项目初期产品经理经验不足，领导尚未充分信任时，很难做好对领导的需求收集与预期管理。因此，ChatBI不适合一开始就给高级领导使用，也不适合大规模并行推广，而应线性推进，完成一件事，巩固基础，再扩展。
• 领导：负责拍板决策与资源投入，确保产品经理获得必要的业务支持，参与项目启动会，明确项目范围、成功标准与时间节奏。
• IT：负责数据准备、底层设计及IT配置。

另外还有两个角色很重要：业务代表，为产品经理输入需求，清晰阐述痛点；业务团队中的ITBP，协助IT进行知识配置、数据维护与权限配置，否则IT单方面难以完整收集业务团队的知识与权限要求。

对于第一个完整业务闭环，一些团队已推出场景陪跑服务，帮助客户真正将首个场景用起来。

正式上线还有哪些需要关注？

在确定场景、底层准备、组织驱动力三个条件都具备的前提下，ChatBI的落地成功率会很高。若要正式上线，安全性、算力成本、持续运营投入是必须重点关注的方向。

1. 安全性

是否具备企业级权限控制能力？大模型是否支持本地化部署？这两点直接决定了能否安全落地。

2. 算力成本

理论上，大模型尺寸越大效果越好，但更大尺寸意味着更高的硬件资源成本。另一种思路是基于小尺寸开源大模型进行多任务精调，从而大幅降低资源成本。

3. 持续运营投入

我们常常惊叹于模型日新月异的能力，却容易忽略效果背后的迭代频率。同理，一个ChatBI产品的准确率，是在单人使用下测得的，还是在10个维度指标自由组合下测得的？是上线两天内的平均准确率，还是长期运营后的真实水平？当用户数扩大、数据范围扩展、时间线拉长，对准确率的影响是立竿见影的，迭代频率也会非常高。企业内部ChatBI受众必然逐步增加，团队需认真思考：是否准备了专门资源来承接运营调优？是否有方法论指导优化？产品是否具备相关功能，以支撑范围扩大后的问答效果提升？

最后：对大模型的祛魅

常对客户说，ChatBI首先是一个严肃的企业级应用，其次才是AI。而大模型仅是AI的一部分，并不等同于AI。一个企业级应用，无论是否包含AI、采用何种技术，核心目标始终是帮助客户安全、稳定、低成本地解决业务问题，进而创造价值。在设计过程中，必须综合考虑稳定性、性能、客户成本等诸多因素，对大模型的使用始终保持谨慎乐观态度。某些能力，如模糊检索，大模型能做，成熟算法也能实现，但用算法实现客户成本更低，那未必非要使用大模型。某些配置工作，如知识配置，交由大模型处理，客户综合成本可能是人工配置的几十倍，效果还不稳定，显然不推荐。至于预测、离群点识别等能力，大模型原本就不擅长，更适合用其他AI能力实现。而可视化等AI之外的功能，更不是大模型的强项。

商业化的ChatBI，非常考验厂商的态度、研发投入与综合能力。做这件事是为了炫技，还是为了真正落地，背后的难度与投入不在一个数量级。本文主要分享了当前业内普遍将“快速问数”作为ChatBI第一阶段落地的一些经验。实际上，ChatBI不仅限于查数，它希望帮助广大没有专业分析背景的业务用户，自主完成一些个性化的分析工作，例如思路拆解、异常检测、归因分析、趋势预测、报告生成等。挑战固然重重，但方向是清晰且正确的。总有一天，ChatBI将真正帮助100%的业务用户用好数据。

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