前言
这个项目已经进行了很长的一段时间了，在疫情返校之前就已经开始了对牛腩视频的学习，但是却直到7月份才算终于将这个项目正式的验收掉，真的是好长的一段时间了。 项目总结 BS项目与CS项目有很大的不同之处，CS项目比较侧重于项目的处理逻辑，BS项目则更侧重于前端的布局以及项目中前台及后台的联系。 在这次的牛腩项目中，使用了很多的前端技术，包括HTML、CSS、Ajex、JavaScrip
一、概述： 在这个信息急剧膨胀的社会，我们不得不说，人类正在进入一个崭新的时代，那就是信息时代。信息时代等等一个主要特征就是计算机网络的应用。计算机网络哟从最初的集中式计算经过了clent/server阶段（有两层C/S和三层C/S），已发展到目前最流行的browser/server计算模式。其中颇具争论和影响力的是C/S以及B/S架构，C/S是一种历
# 实现 DataBrain ChatBI 逻辑架构图的步骤指南
本文将指导您如何实现一个“DataBrain ChatBI逻辑架构图”。通过这个过程，您将了解如何分步骤构建这个架构，并且会提供详细的代码示例以及相应的注释，帮助您更好地理解每个步骤。最后，我们会用mermaid语法生成关系图。
## 流程步骤
以下是实现“DataBrain ChatBI逻辑架构图”的步骤概览：
| 步骤
概述：T2S与ChatBI；Benchmark：Spider、Bird、IJCKG2025 Archer；开源：Awesome Text2SQL、Chat2db、Vanna、WrenAI、S
目录一、产品功能介绍二、dataphin使用介绍1)dataphin注意事项2)准备工作3)规划数仓4)数据处理以及配置调度5)任务发布6)数据抽取以及配置调度一、产品功能介绍二、dataphin使用介绍 1)dataphin注意事项1).dataphin拥有开发/测试环境(XX_XX_XX_DEV)和生产环境(XX_XX_XX),使用Dev-Pord模式,将任务调度配置成功之后,进行发布,然后在
市场调研与信息收集ChatBI技术发展现状： ChatBI（对话式商业智能）是近年来兴起的数据分析新形态，它将自然语言处理（NLP）与商业智能工具相结合，使用户能够通过对话方式获取数据洞察。随着生成式AI和大语言模型（LLM）的发展，ChatBI技术日趋成熟，在2023年前后迎来爆发式关注。许多主流BI厂商和新兴创业公司纷纷推出支持对话分析的产品，例如ThoughtSpot、Tablea
【代码】2025年ChatBI+Agent实战手册(附下载)
此外，网易数帆还宣布发起 “数智化人才的养成计划”——CodeWave Empower Plan，以 “人人皆可参与数智化浪潮” 为主旨，
原创
2024-04-04 13:26:46
183阅读
所有教程都是v3版本文章目录1 什么是 PandasAI？1.1 安装1.2 快速开始： 设置您的首次对话2 PandasAI重要模块2.1 加载模型2.1.1 openai的加载2.1.2 其他大语言模型2.1.3 大模型参数设置2.2 数据集加载2.2.1 dataframe构造来源：CSV + ...
BI领域要“变天”了！
原创
2024-04-05 10:25:22
90阅读
随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）如DeepSeek的普及，我们正迎来一个全新的软件交互时代。自然语言处理（NLP）技术的突破，使得用户可以通过日常对话与软件互动，极大地提升了用户体验和效率。在这一趋势下，智能问数功能——即通过自然语言查询和分析数据——将成为所有软件的标配功能。本文将探讨LLM能力的提升如何推动这一变革，并推荐一个便捷的集成解决方案：DataFocus。1.
在商业智能领域，"ChatBI"正以其独特的魅力和强大的功能，引领数据分析的新潮流。ChatBI，即聊天式商业智能，它通过自然语言处理（NLP）技术，使用户能够以对话的方式轻松进行数据查询和分析。这种创新的方式，不仅简化了数据分析的过程，提高了分析效率，还大大降低了使用门槛，使得更多人能够参与到数据驱动的决策中来。ChatBI的核心优势在于其直观易用的操作界面和智能化的分析能力。用户无需具备复杂的
导读：大模型能力的发展和成熟，催生出新一代智能化 BI—— ChatBI，即通过自然语言处理（NLP）与大型语言模型（LLMs）的结合，极大简化数据分析过程，提高效率并降低分析门槛。火山引擎数智平台旗下智能数据洞察产品 DataWind 近期上线 ChatBI 能力，提供智能修复、多语法适用等能力，在性能上实现秒级响应、一键生成。用户只需要通过文字描述需求， 就能生成指标，快速实现数据获取、分析计
原创
2024-09-18 15:58:49
763阅读
导语/引言在信息爆炸的今天，企业拥抱着前所未有的海量数据，然而，“数据富矿”却往往伴随着“分析赤贫”的尴尬。传统数据分析工具操作复杂、学习曲线陡峭，导致业务人员望而却步，无法自主、快速地从数据中获取洞察；数据孤岛现象普遍存在，跨部门数据整合困难重重；数据分析流程冗长，从需求提出、IT排期到报表生成，往往耗时数日甚至数周，使得宝贵的决策时机稍纵即逝，IT部门也因此不堪重负。数据分析，一定要懂SQL、
核心观点：在当前技术阶段，NL2DSL2SQL（自然语言 → 领域特定语言 → SQL）不仅是实现企业级 ChatBI（对话式商业智能）的“正确”技术路线，更是确保其准确性、安全性和可维护性的“务实”路线。它通过引入一个结构化的中间层（DSL），有效解决了直接将自然语言翻译为 SQL 的诸多弊端。尽管该技术已从学术探索走向商业化落地，但要实现对复杂查询的完美自动化，仍面临挑战并需要持续的工程投入。
2025年2月，火山引擎智能数据洞察 DataWind 旗下 AI 助手 ChatBI 宣布实现对 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3 的适配。通过融合豆包、DeepSeek 等主流大模型的先进能力，ChatBI 正在为企业用户带来精准、智能的数据分析体验。作为 Data+AI 领域的先行者，DataWind 一直致力于帮助业务达到最好的实践成果，DataWind 对主流大模型始终
ChatBI如何重塑企业数据分析？2025年智能BI行业趋势解读引言：数据分析的范式革命——从“看报表”到“聊数据”在数字化浪潮席卷全球的今天，“数据是新石油”已成为共识，但如何高效地钻探、提炼并使用这股宝贵资源，却始终是困扰无数企业的核心难题。传统的商业智能（Business Intelligence, BI）系统，作为企业数据分析的基石，长期以来扮演着“数据史官”的角色。它们通过固定的报表、仪
核心观点：在当前技术阶段，NL2DSL2SQL（自然语言 → 领域特定语言 → SQL）不仅是实现企业级 ChatBI（对话式商业智能）的“正确”技术路线，更是确保其准确性、安全性和可维护性的“务实”路线。它通过引入一个结构化的中间层（DSL），有效解决了直接将自然语言翻译为 SQL 的诸多弊端。尽 ...
