ChatBI问世以来，看得多，用得少。究其原因，担心答非所问，“乌纱帽”不保。「随时随地随心问」是AI问数能被普及的前置条件。 汉得ChatBI3.0重磅发布通过三大“黑科技”实现问数随心所欲，想问即问 启用私人调教模式：听懂“个人黑话” 💢 痛点： 每个企业有自己的“黑话”，每个人也有自己的“黑话”，企业的通用“黑话”可以通过提前训练解决，但个人的问数习惯和个人“黑话”往往成为ChatBI问数的拦路虎。 比如：“重要客户”，对销售而言是“收入最多的客户”，对财务而言是“回款最多的客户”，指望AI能自动“懂”每一个人的内心，是不可能的。 市面上的ChatBI问数产品基本上要靠IT后台定义，但IT无法穷举所有用户的想法，导致无法推给用户使用。 ✨ ChatBI 3.0怎么做？ 启动私人“教我”模式：不需IT后台穷举处理，直接前端点击“教我”，支持语音输入进行调教。 销售调教：“重要客户是指收入1000w以上的客户” 财务调教：“重要客户是指回款1000W以上的客户” ✅ 一次调教，终身生效。忠诚聪明，越用越顺手。 ❌ 未调教模式下：“私人小秘书”理解不了，无法给出答案。 ✅ 调教后，以销售人员和财务人员为例： 💡 销售调教 << 滑动查看更多内容 >> 💡 财务调教 << 滑动查看更多内容 >> 启用语料训练模式：精准识别“每一个指标定义” 💢 痛点： ChatBI实际问数过程中，最令人头疼的就是相似的数据太多，人都难以识别，更不用说AI来智能识别。 以汉得的“收入”为例：指标口径就以高达64个。当事业部总经理问“收入”时，是想问部门项目收入、部门业绩收入、内部收入、外部收入，还是其他的收入呢？更难的是，各种收入指标不是以每一个指标作为一个字段，而是作为值存储在同一个字段里，AI识别，难上加难。 ✨ ChatBI 3.0怎么做？ 边问边提示：在输入问题时，自动识别输入关键字，根据关键字自动提示相似指标和相似字段。 ✅ “妈妈再也不用担心我的学习”，自动识别，智能推荐，从“无所适从”到“随心使用”。 💡 以汉得的“收入”为例 << 滑动查看更多内容 >> 💡 “智能识别王”出场了 << 滑动查看更多内容 >> 启用NL2DSL新架构：快！准！稳！ 💢 痛点： 常规架构下的ChatBI问数，大模型输出，极致性能也需要10s左右，使用起来不顺畅，效率也不高。 ✨ ChatBI 3.0怎么做？ 意图理解使用自研小模型：基于命名实体识别，自研HNER，自动提取语料，智能识别。 输出处理使用SQL2DSL：SQL翻译、图表推荐无需使用大模型，更精准、更高效。 ✅ 问数效率从10s+提升到5s+，提效50%。 💡 新架构参考： 启用小模型：更准！更省！ 💢 痛点： 基于DeepSeek或者Qwen3大模型私有化部署，基础投入动辄百万，成本望而生畏。 ✨ ChatBI 3.0怎么做？ SQL生成使用SQL小模型：引入特定SQL优化场景的SQL小模型，仅需80G～160G显存，预算20~40w。 ✅ 从上百万投入到小几十万投入，80%的成本节约。 汉得ChatBI3.0携三大“黑科技”而来，无论是个人“黑话”难理解，还是指标多到分不清，又或是等待太久、成本太高，ChatBI3.0都给出了贴心解法。 我们希望汉得ChatBI3.0能够实实在在为正在使用问数的客户解决“麻烦事”，也为正在观望的企业打上“强心针”，让问数这件事变得简单又靠谱，真正做到“为工作助力，为企业增效”。 立即联系我们 解锁汉得ChatBI智能问数3.0 驶入「精准问数高速路」！
