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解決方案

面向海外客戶提供服務(wù)時(shí)，德比軟件通過亞馬遜云科技 Amazon Bedrock 訪問業(yè)界領(lǐng)先 LLM（Large Language Model，大語言模型），基于此構(gòu)建 ChatBI。首先，借助 LLM 優(yōu)秀的歸因能力與上下文理解能力，可根據(jù)用戶輸入的自然語言進(jìn)行意圖識(shí)別，判斷是否屬于 BI 問題；其次，基于 LLM 良好的推理與歸因能力，ChatBI 可根據(jù)提示詞自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的 SQL 語句，普通業(yè)務(wù)人員無需編碼即可自動(dòng)完成自然語言到 SQL 的轉(zhuǎn)換，極大降低了數(shù)據(jù)分析門檻；第三，ChatBI 還支持可視化的展示分析結(jié)果，并為業(yè)務(wù)人員提供下一個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)建議。

基于 Amazon OpenSearch Service 構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫，讓數(shù)據(jù)查詢更快、搜索更準(zhǔn)確要充分釋放生成式 AI 技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將 ChatBI 潛能充分應(yīng)用于業(yè)務(wù)，建立一個(gè)堅(jiān)實(shí)的端到端數(shù)據(jù)基座，既是基礎(chǔ)也是決定性的差異化優(yōu)勢(shì)，亞馬遜云科技助力德比軟件實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

• 首先，在亞馬遜云科技的支持下，德比軟件開展了一系列數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，包括制定標(biāo)準(zhǔn)化 SQL 規(guī)范、預(yù)訓(xùn)練等；
• 接著，應(yīng)用 Amazon OpenSearch Service 構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫，讓德比軟件高效查詢和匹配大規(guī)模和多維度向量數(shù)據(jù)，近乎實(shí)時(shí)的?持添加、更新和刪除向量嵌?，不會(huì)影響查詢性能或重新索引數(shù)據(jù)，極大提升了搜索準(zhǔn)確性與檢索效率。同時(shí)，德比軟件還采用了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，從歷史數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)中檢索相關(guān)示例，作為輸入提示。例如，酒店數(shù)據(jù)中包含有大量的專有名詞，若用戶提問中使用的名詞和系統(tǒng)中的專有名詞不一致，原來的情況是，SQL 就無法匹配到正確信息，但借助 RAG 技術(shù)，通過與外部數(shù)據(jù)庫建立映射，就能匹配到正確的專用名詞，從而提升 SQL 語句生成的準(zhǔn)確性；
• 此外，采用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 模型對(duì)大量的酒店數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，將圖像和短文本轉(zhuǎn)換為 embedding 數(shù)字表示形式，業(yè)務(wù)實(shí)體、問答數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化匹配后，向量化數(shù)據(jù)庫極大提高 BI 的數(shù)據(jù)檢索速度，輸出的結(jié)果更準(zhǔn)確。亞馬遜云科技強(qiáng)大專家團(tuán)隊(duì)提供 PE 和 RAG 工程化實(shí)施，讓 ChatBI 發(fā)揮更大潛力、性能更優(yōu)德比軟件在亞馬遜云科技大客戶支持團(tuán)隊(duì)和行業(yè)解決方案架構(gòu)師等團(tuán)隊(duì)的支持下，僅用 2 個(gè)月就完成了 ChatBI 的上線。期間，亞馬遜云科技為德比軟件提供了大語言模型的 PE（Prompt Engineering，提示工程）優(yōu)化服務(wù)，更大限度地發(fā)揮 LLM 的潛力，使其生成更準(zhǔn)確、和上下文相關(guān)的輸出；還采用了 RAG 技術(shù)使大語言模型不再完全依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是能夠靈活利用外部知識(shí)，從而擴(kuò)展其應(yīng)用場(chǎng)景和能力范圍。