1、不限制问题类型；
2、避免了数仓的建设和部署成本；
3、数据是实时的，避免因为数据陈旧而影响业务决策。
大模型支持的智能 BI 系统开源项目介绍
一、项目概述
该开源项目是一个基于大模型（如 GPT 系列等）的智能 BI（商业智能）系统，其源代码地址为https://www.gitpp.com/open-embodied/gpp-deep-bi。与传统 BI 系统不同，此项目直接在业务数据库上工作，无需进行数据治理和构建数仓，具有显著的优势，包括不限制问题类型、避免数仓建设和部署成本、数据实时等，大幅降低了使用门槛并提高了业务决策的时效性。
二、核心优势
- 问题类型无限制
传统 BI 系统通常对用户提出的问题类型有一定限制，需要用户按照预定义的规则和维度进行查询。而该智能 BI 系统依托大模型的强大自然语言处理能力，能够理解并回答各种复杂、多样化的业务问题，无论是简单的数据统计，还是深入的业务分析，都能轻松应对。 - 节省数仓建设成本
构建数仓是一个复杂且耗时的过程，需要投入大量的人力、物力和时间。此项目直接在业务数据库上工作，避免了数仓的建设和部署成本，企业无需再为数据仓库的搭建、维护和升级而烦恼，可以将更多的资源投入到核心业务中。 - 数据实时性
在竞争激烈的商业环境中，数据的时效性至关重要。传统 BI 系统由于依赖数仓，数据更新可能存在延迟，导致业务决策基于陈旧的数据。而该智能 BI 系统直接从业务数据库获取实时数据，确保用户能够及时获取最新的业务信息，做出更准确的决策。
三、易用性功能
- 训练数据生成
项目完整地提供了训练数据生成功能。用户无需具备专业的数据标注和模型训练知识，只需在页面上进行简单的操作，即可生成符合要求的训练数据。这些训练数据将用于后续的领域模型训练，为模型的准确性和可靠性提供保障。 - 模型微调
针对不同的业务场景和需求，项目支持模型微调功能。用户可以根据自身的业务特点，对预训练的大模型进行微调，使其更好地适应特定的业务领域。通过简单的页面操作，用户可以调整模型的参数和设置，优化模型的性能，提高数据分析的准确性。 - 模型部署
完成模型训练和微调后，项目提供了便捷的模型部署功能。用户可以在页面上一键部署训练好的模型，无需复杂的配置和部署流程。部署后的模型可以快速投入使用，为用户提供实时的数据分析和决策支持。
四、技术实现与架构
虽然具体的代码实现细节未在公开资料中详细披露，但可以推测该系统可能采用了以下技术架构和实现方式：
- 大模型集成
项目集成了先进的大模型技术，如 GPT 系列模型。通过调用大模型的 API 或使用开源的大模型框架，实现了自然语言理解和生成功能。大模型作为系统的核心组件，负责处理用户的自然语言查询，理解用户的意图，并生成相应的分析结果。 - 数据库连接与数据查询
为了直接在业务数据库上工作，系统需要与各种类型的数据库进行连接，如关系型数据库（MySQL、Oracle 等）和非关系型数据库（MongoDB、Redis 等）。通过数据库连接技术，系统可以实时获取数据库中的数据，并根据用户的查询需求进行数据查询和处理。 - 前端交互界面
项目提供了友好的前端交互界面，用户可以通过网页或客户端应用程序与系统进行交互。前端界面采用了简洁直观的设计风格，方便用户输入查询问题、查看分析结果和进行模型训练等操作。同时，前端界面还支持数据的可视化展示，如图表、报表等，帮助用户更直观地理解数据。
五、应用场景与价值
- 业务数据分析
企业可以使用该智能 BI 系统对业务数据进行实时分析，了解业务运营状况、发现潜在问题和机会。例如，销售部门可以通过系统查询不同产品的销售情况、客户购买行为等数据，为销售策略的制定提供依据；市场部门可以分析市场趋势、竞争对手动态等信息，制定有效的市场营销策略。 - 决策支持
系统提供的实时数据分析和预测功能，可以为企业管理层的决策提供有力支持。通过对历史数据和实时数据的分析，系统可以预测业务发展趋势、评估决策方案的风险和收益，帮助管理层做出更明智的决策。 - 降低使用门槛
对于非技术人员来说，传统的 BI 系统使用起来较为复杂，需要具备一定的技术知识和技能。而该智能 BI 系统通过提供易用的功能和友好的界面，降低了使用门槛，使更多的业务人员能够轻松使用 BI 工具进行数据分析和决策支持，提高了企业的整体数据分析能力。
六、未来展望
随着人工智能技术的不断发展和大模型能力的持续提升，该智能 BI 系统有望在未来实现更多的功能和优化。例如，进一步提高模型的准确性和响应速度，支持更复杂的业务场景和查询需求；加强与其他企业系统的集成，实现数据的无缝流动和共享；提供更加个性化的服务和定制化的功能，满足不同企业的特殊需求。同时，开源社区的参与也将为项目的发展带来更多的创新和活力，推动智能 BI 技术的不断进步。
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