傳統的商業智能（BI）工具雖然功能強大，但往往需要專業的技術專長、大量的培訓投入以及可觀的時間成本才能產生有意義的結果。生成式商業智能（GenBI）應運而生——這是一種革命性的方法，從根本上改變企業與其信息資產交互的方式。

小編記得在很早之前推薦了一款?基于LLM的分析工具，它也算是生成式的分支。雖然本次推薦的GenBI標榜開源，但是在一些功能方面在社區版還是受限。但是社區版的理念給未來的生成式的商業智能提供了全新的視野。

1.GenBI

GenBI代表著一種范式轉變，將前沿的人工智能技術與直觀的用戶體驗相結合，以前所未有的方式提供洞察。這項創新技術有望打破商業用戶與其數據之間的壁壘，使各個層級的組織都能夠釋放其數據的全部潛力。

GenBI的核心創新在于其能夠理解自然語言查詢，并將其轉換為準確的、生產級別的SQL查詢。這意味著業務分析師、營銷經理、銷售主管，甚至是高級管理人員都可以用簡單的日常語言提出復雜的數據問題，而無需掌握任何技術編程技能。這種轉變的意義深遠，想象一下一位營銷經理可以簡單地詢問"上個季度哪個地區的銷售表現最佳，以及導致這種表現的關鍵因素是什么？"而系統不僅會提供準確的數據分析，還會生成相應的可視化圖表和詳細的洞察報告。

GenBI以其開源的方法和強大的技術架構脫穎而出。作為由Canner開發的開源GenBI代理，GenBI專門設計用于實現與結構化數據的無縫自然語言交互。它的目標是服務技術和非技術團隊，提供無需編寫SQL即可查詢、分析和可視化數據的工具。

GenBI的核心優勢在于其多模態輸出能力。該平臺不僅生成SQL查詢，還能創建圖表、摘要報告、儀表板和電子表格。這種全面的輸出方式確保了用戶無論其技術背景如何，都能獲得易于理解和使用的結果。文本和視覺輸出（如圖表、表格）都可以立即用于數據展示或運營報告，大大提高了決策制定的效率。

2.GenBI的智能核心

GenBI的真正創新在于其語義層和索引系統。該系統使用建模定義語言（MDL）來編碼模式、指標、連接和定義，為大語言模型提供精確的上下文并減少幻覺問題。語義引擎確保了上下文豐富的查詢、模式嵌入和基于相關性的檢索，從而實現準確的SQL生成。

這種方法解決了傳統AI在數據分析中的一個關鍵問題：準確性和可信度。通過建立強大的語義基礎，WrenAI確保其生成的查詢不僅在技術上正確，而且在業務上有意義。系統能夠理解數據之間的關系、業務規則和上下文約束，這使得其輸出更加可靠和實用。

語義引擎的詳細功能包括：

• 模式嵌入：密集向量表示捕獲模式和業務上下文，支持基于相關性的檢索。這意味著系統不僅理解數據的結構，還理解其業務含義。
• 小樣本提示和元數據注入：模式樣本、連接和業務邏輯被注入到LLM提示中，以實現更好的推理和準確性。這確保了AI在生成查詢時能夠考慮到真實世界的業務約束。
• 上下文壓縮：引擎根據令牌限制調整模式表示大小，為每個模型保留關鍵細節。這種智能壓縮確保了即使在復雜的數據環境中，系統也能保持高性能。
• 檢索器增強生成：通過向量搜索收集相關模式和元數據，并將其添加到提示中以實現上下文對齊。這種方法確保了生成的查詢與用戶的實際意圖和數據環境完美匹配。
• 廣泛的集成能力：連接企業數據生態系統。現代企業的數據通常分散在多個系統和平臺中。GenBI提供了對主要數據庫和數據倉庫的開箱即用支持。這包括BigQuery、PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、ClickHouse、Trino、Snowflake、DuckDB、Amazon Athena和Amazon Redshift等。這種廣泛的集成能力意味著組織無需進行大規模的數據遷移或系統重構即可開始使用GenBI。

查詢和可視化能力可通過API訪問，實現與自定義應用程序和前端的無縫嵌入。這意味著組織可以將GenBI功能集成到其現有的工作流程和應用程序中，而不是要求用戶學習全新的工具。

GenBI的技術架構體現了現代軟件設計的最佳實踐，采用模塊化和高度可擴展的方法來確保強大的部署和集成能力。

• 用戶界面層提供基于Web或CLI的UI，用于自然語言查詢和數據可視化，確保用戶能夠以最舒適的方式與系統交互。
• 編排層處理輸入解析、管理LLM選擇并協調查詢執行，確保整個系統的高效運行和資源優化。
• 語義索引層嵌入數據庫模式和元數據，為LLM提供關鍵上下文，這是確保查詢準確性和相關性的核心組件。
• LLM抽象層為集成多個LLM提供商提供統一API，支持云端和本地部署，給組織提供最大的靈活性。

生成式商業智能正處于快速發展的軌道上。未來的商業智能（BI）需要更智能的對話能力，預測性洞察，實時分析能力和行業特化。未來的BI通過對話式、上下文感知的AI驅動分析，在業務團隊和數據庫之間架起了橋梁。具有可擴展性、多LLM兼容性、安全性，并具備強大的語義骨干，確保可信賴、可解釋且易于集成的商業智能。