大模型赋能下的智能化分析实践_第1页
大模型赋能下的智能化分析实践_第2页
大模型赋能下的智能化分析实践_第3页
大模型赋能下的智能化分析实践_第4页
大模型赋能下的智能化分析实践_第5页
已阅读5页,还剩8页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

⼤模型赋能下的智能化

分析实践腾讯云⼤数据体系基于腾讯实践打造的智能大数据平台大数据产品全景简介基于⼤模型的腾讯云BI智能分析助⼿

(ChatBI)行业痛点及趋势产品特性及框架预发布&邀测万亿⽇接⼊数据条数万亿⽇实时计算次数万⽇离线作业数万⽇机器学习作业数万核算⼒规模在腾讯⼤数据

in

all业界领先⼤数据技术贡献SortBenchmark性能冠军近百技术贡献者

数百万代码贡献对外开放腾讯业界领先的⼤数据技术实践千万核⼤数据平台运营⼤规模运营技术

海量算⼒调度技术丰富运维⼯具沉淀⼤数据应⽤全场景化覆盖企业级数仓与数据湖⽤户画像

精准推荐腾讯具备全球领先的⼤数据技术能⼒与实践Ti-One智能钛机器学习平台⼀站式数据开发治理平台

WeData数据集成

DataInLong流计算

OceanusElasticsearch

Service云数据仓库

TCHouse数据湖计算

DLC弹性MapReduce数据开发与治理⼤数据基础引擎BI分析⾏业场景⽅案CVMEKS/TKECOSCHDFSCBSIaaS腾讯云BI数据集成与同步 存储与算⼒⽀撑腾讯⼤数据处理套件TBDS公有云

1:1能⼒完全输送政务一网统管 数据平台⾦融智能风控 决策分析互联⽹智能增长 实时推荐教育零售…⼯业出⾏自动驾驶 场景检测WeData(私有化)腾讯云BI(私有化)腾讯云⼤数据产品全景图腾讯云⼤数据体系基于腾讯实践打造的智能大数据平台大数据产品全景简介基于⼤模型的腾讯云BI智能分析助⼿

(ChatBI)行业痛点及趋势产品特性及框架预发布&邀测*

根据Gartner

2024年CIO和技术高管调研⽤户痛点数据分析上⼿门槛⾼技术演进临时制作报表效率低实时实地获取数据难当前BI产品的客户痛点:上⼿困难、效率低下、获数不便一线人员查数难,小白用户门槛高业务部门一次性分析,期望快速看数销售或高层领导在去见客户的途中,希望有更好的交互形式能便捷看数据⼤模型浪潮下,⽣成式分析⼯具,便捷且⾼效,覆盖⽤户群全⾯技术驱动客户意愿大模型对语义理解、AI智能分析等革新性的生成式分析体验,有助于提高数据驱动决策的效率和准确性超过60%的中国企业计划尽快接触和应用AIGC以便提高生产效率

*定制式传统BI拖拽式敏捷BI智能化BI腾讯云ChatBI问答式分析⼩⽩都会⽤秒级响应出结果随时随地便捷分析BI演进:⼤模型发展催⽣新⼀代智能化BI,降低⽤户门槛,提升市场覆盖多轮对话接着上⽂继续提问,ChatBI能结合上下⽂回答智能追问提问太模糊时,ChatBI能智能追问,澄清意图腾讯云ChatBI

产品特性1:通过对⾃然语⾔的理解,对话即分析,数据实时可视化输⼊联想简单输⼊关键词,就能快速找到想要的提问猜你想问智能推荐相关问题,持续分析不间断腾讯云ChatBI

产品特性1:通过对⾃然语⾔的理解,对话即分析,数据实时可视化腾讯云ChatBI

产品特性1:通过对⾃然语⾔的理解,对话即分析,数据实时可视化查看SQL可查看结论背后的SQL,校验结果是否正确分享保存灵活选择分享内容,⼀键分享或保存截图一键解读文件内容还可继续提问点击上传按钮选择微信文件从微信⽂件选择Excel⽂件,导⼊ChatBI马上出分析结论,并⽀持继续提问刨根问底。腾讯云ChatBI

产品特性2:导⼊Excel

,秒出分析结论,并通过结论⽣成可视化图表1、可添加

"知识库",让⼤模型听得懂⾏业"⿊话"

,提升问答的准确率,成为领域专家。2、可配置

"⽰例问题",灵活⽀持各种业务场景。3、还可灵活调整

"数据表",⾃主控制接⼊模型的数据。ChatBI

默认不获取数值,只获取表头用于大模型,并返回SQL至数据库查询并生成图表,客户数据全程没有出数据库,无需担心数据安全。腾讯云ChatBI

产品特性3:丰富的⾃定义能⼒,可配置知识库/数据源/⽰例问题等⽀持移动端(⼩程序/H5页⾯)、PC端,更好的满⾜不同⾓⾊、不同场景下的问数分析需求腾讯云ChatBI

产品特性4:多端适配,随时随地数据分析智能选表跨表查询支持更多数据库数据解读报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论