ChatGPT 作为基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具,一经发布即引爆科技热潮。而在数据分析领域,ChatGPT 技术更是为 BI 场景应用带来了无穷想象力。
作为数据分析与智能决策领域的引领者,观远数据始终秉承着「让业务用起来」的理念,专注产品创新,以智能化技术赋能更多用户高效、敏捷地用数据、做决策。观远数据现已接入微软 Azure OpenAI 商用服务权限,成为首批使用 Azure OpenAI 的中国公司之一。
微软 Azure 是 OpenAI 独家云服务提供商,观远数据现可在云平台上直接调用 OpenAI 模型,包括 GPT-3.5、Codex 和 DALL.E 模型,并享有 Azure 可信的企业级服务和为人工智能优化的基础设施。
观远数据结合 ChatGPT 技术与数据应用实践经验,打造国内首个“BI Copilot 产品化应用系列”。近日,BI Copilot 产品化应用系列首发产品 Chat2SQL(beta版)正式上线 。
Chat2SQL 是一款浏览器插件,可以在 ETL 开发中实现自然语言生成 SQL、解释 SQL 等功能。围绕“快速上手、广泛推广、活跃用起来”而建设的 Chat2SQL,能以极低的使用门槛帮助更多业务人员快速自主进行 BI 分析,有效减少 IT 繁琐的取数、做表工作。
Chat2SQL 上线,构建数据处理新范式
基于 ChatGPT 技术,Chat2SQL可以与业务人员进行自然语言交互,从而理解业务人员想要的数据分析结果,生成相应的 SQL 查询语句。此举可以帮助不熟悉 SQL 语言的业务人员更轻松、快速、准确地获取所需数据;另一方面,Chat2SQL可以解释 SQL,业务人员能更好地理解和利用 SQL 语言,协助进行数据查询、分析和可视化。
Chat2SQL以浏览器插件形式协助进行数据处理。当需要进行 SQL 开发时,只需一键唤起插件,通过交互式的提问,插件即可自动生成 SQL、解释 SQL。交互式提问下的 SQL 构建,可以带来很多好处。首先可以不断修正错误,即便一开始有偏差,但随着交互的深入,最终可以获取准确结果;其次应对非常复杂的 SQL 时,通过交互式方式层层生成 SQL,再一步步构建出最终成果,准确性将得到极大提升。这或将成为一个全新的构建范式。
1、生成 SQL:自动化,交互式
Chat2SQL能通过自然语言交互协助生成 SQL 查询语句。以实际工作流程为例:
1. 接收用户的自然语言查询请求,例如“每个品牌的退款额是多少”;
2. 将用户的查询请求转化为机器可理解的 SQL,例如“SELECT `商品名称`, SUM(`退款金额`) AS `退款额` FROM input1 GROUP BY `商品名称`”,将生成的 SQL 查询语句返回给用户;
3. 进一步交互式的追问,例如“再加上渠道维度”;
4. 再次转换为 SQL,例如“SELECT `商品名称`, `渠道`, SUM(`退款金额`) AS `退款额` FROM input1 GROUP BY `商品名称`, `渠道`”,并返回给用户。
Chat2SQL集合了 ChatGPT 能力,可以识别自然语言查询请求中的实体、关系和条件,并将其转化为 SQL 返回给用户,有效提高了数据查询的效率和准确性。
2、解释 SQL:更易懂,高效能
除去生成 SQL 语句,反过来,Chat2SQL也提供了解释 SQL 语句的能力。同样以实际工作流程为例:
1. 接收用户提供的SQL查询语句;
2. 使用ChatGPT训练的自然语言生成模型将SQL查询语句转化为易懂的自然语言句子;
3. 进行交互式提问,例如“这段 SQL 是否可做进一步性能优化”。
通过解释 SQL 查询语句,将 SQL 转化为易懂的自然语言,乃至后续交互式的互动提问,Chat2SQL有效提高用户对数据查询语句的理解和使用效率。
目前,Chat2SQL 已在观远数据内部进行了大规模实践应用,还将在更精准的语义理解、更高效的查询生成、更广泛的应用场景中进一步发展。此次 Chat2SQL 正式对外发布,观远数据期望给更多企业用户提供最新的 AI 技术能力支持,进一步提升数据分析与智能决策能力,实现自主、敏捷的数据赋能目标。
观远数据自成立以来,始终致力于数据智能领域的长远创新。Chat2SQL 的诞生,正是观远数据聚焦“让业务用起来”,深耕产品体验夯实技术实力的其中一环。观远数据还将持续迭代不断精进,在数据接入、数据探索、数据处理、数据可视化、数据分析、行动建议等等 BI 数据分析与决策的全链路中,推出更多 BI Copilot 产品化应用系列,让用户享受到数据驱动带来的降本、增效、提质的真正价值。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
