Smartbi AIChat通过准确理解用户意图和错误纠偏，保证数据分析准确性，为企业用户提供可靠的数据分析支持。

Smartbi AIChat对话式分析的框架由大模型+Smartbi数据模型构成。大模型承担自然语言与DSL分析语句的连接与转化，DSL语句经进一步过滤拆解后将触发数据模型进行数据查询。数据模型经训练后构建形成向量库，通过检索增强RAG解决大模型幻觉问题。

为实现大模型对用户意图的准确理解，Smartbi对用户自然语言查询语句先自动生成执行计划规划，再分解为子任务执行。

其中针对执行计划，Smartbi允许人工调整，并对生成执行过程持续调优。

在执行子任务时，Smartbi也提供了多种处理方式。如用户输入的语句通过Schema Mapper检索，判定字段是否与业务知识库匹配，如若匹配则跳过大模型解析步骤，直接利用知识库中的指标计算公式触发Smartbi数据模型进行查询分析；进入大模型解析后，如果是简单查询将指定Smartbi数据模型引擎直接分析，复杂查询则通过向量数据库进行语义解析后形成DSL语句。此外，对于更复杂的开放式问题，则由Agent生成运算任务，调用Python代码实现查询结果反馈。大模型对用户意图的准确理解发生在查询过程中，针对查询结果输出后，Smartbi支持用户进行错误纠偏，如语义澄清、删除或添加维度指标限定查询范围等方式，快速获取正确结果。

Smartbi AIChat提供数据问答、多轮对话、时间智能、深度分析等功能，支持业务人员开展业务洞察。Smartbi AIChat简单易用，能显著降低数据分析门槛。用户可通过简单的表述查询分析数据，支持用表格和可视化图形展示，普通员工均可使用，助力企业实现“人人都是数据分析师”。

Smartbi AIChat能为企业提供高效深度分析能力。如Smartbi多轮对话功能具备出色的上下文理解能力，能基于用户的历史问题理解情境，给出连贯的数据分析结果，帮助用户逐层深入、有序探索，高效查找问题的根本原因。针对复杂分析场景如同比、环比、排名等时间计算，传统的NLP2SQL技术中，要解决开窗函数对多种数据类型的支持、数据库语法不同、千百张表的复杂关系下难以生成准确的SQL等等难题，Smartbi融合宽表、星型、雪花、星座等多种数据模型和强大的计算能力，将常见的时间计算逻辑封装到对话式分析系统中，用户通过提问可自动生成分析结果。

此外，Smartbi也支持归因分析、预测分析、数据挖掘，以及针对业务问题自动生成诊断报告等，自动实现深度的数据分析建模，支撑业务人员对业务数据进行深入分析。

Smartbi可为企业提供安全、高效的数据分析支持。针对数据安全，Smartbi支持本地大模型私有化部署，可以提供高级别的数据隐私保护、降低数据泄露风险。进一步，Smartbi针对用户的访问提供严格的数据访问控制策略，通过数据模型层用户与权限的映射，确保对话式分析返回报表中仅返回用户权限内的数据内容。在性能上，Smartbi可支持数据抽取到高速缓存库中，在亿级数据量下实现秒级响应。

Smartbi领先的AI技术和丰富的行业Know-how积累，支持企业快速搭建BI系统，创造业务价值。自2019年起，Smartbi就开始将人工智能AI技术和BI融合，自主研发了自然语言分析NLA，并凭此获得多项发明专利。其技术领先性也获得专业第三方机构认可，在近期Gartner发布的《2024 年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线》报告中，Smartbi连续5年入选增强数据分析及自助分析代表厂商；Smartbi AIChat应用案例成功入选工信部工业文化发展中心首批”AI产业创新场景应用案例”。除领先的AI能力外，思迈特在服务客户的过程中积累了丰富的业务经验，搭建出一套可供企业参考的管理指标体系。在对话式分析中，思迈特将管理指标体系与大模型结合，客户可根据自己需求进行删减，快速生成一套BI系统，即时赋能业务。