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問數型智能體、知識問答智能體、基礎型智能體、對話型編排、工具型編排,多種類型智能體、豐富多元的應用創建方式,既有面向業務人員的表單化基礎編排,也有面向技術人員的高階工作流式創建,全方位適配不同崗位與場景需求。
依托封閉知識域,將海量的碎片化知識整合、向量化,實現知識庫分類分層管理,支持密級管控,助力企業快速搭建安全可靠的知識服務平臺。
支持自然語言交互問數,具備強大的數據分析能力,支持多輪問答溝通,深入探尋數據內涵。用戶僅需與數字助理對話,即可實時更新數據視圖和分析結果,快速發現數據中的潛在價值,極大提升了數據分析的效率和效果。
多因素動態歸因,揭示深層次因果關系,幫助用戶洞察業務異常,實現高效、低成本的智能分析能力
數據分析從“描述型”走向“預測型”,基于海量現有數據進行精準推理和前瞻預測,深度挖掘潛在規律,助力業務決策
基于大模型對已做好的統計報表、dashboard生成報表洞察,包括報表摘要、數據波動分析、決策建議等,解決傳統報表只看數的問題,識別潛在風險和機會,優化決策和業務策略
數字助理和wps集成,能夠快速生成圖表和數據總結文字,輔助用戶快速完成月度、季度、年度經營總結報告
自動撰寫企業分析報告,基于客戶內部上傳的財報等以及外部聯網獲取的一些行業知識,學習既往報告的寫作習慣和邏輯,按照給定的模板生成報告,生成相關的報告,例如財務報告、盡調報告、經營報告等。
大模型+數字人+駕駛艙,交互新升級,不困于屏上數據,用戶與駕駛艙自由互動,支持自由問答、智能分析、知識查詢、多模態交互等多種體驗
使用大模型技術進行語義理解的調優,調整模型輸入輸出,迭代試驗和反饋,提升模型在理解問答任務中的表現,使其更準確、高效地理解和處理自然語言輸入。
基于知識圖譜梳理數據,在保留數據完整性的基礎上,增加了對數據間關系的詮釋。通過知識圖譜系統能更智能化的理解數據、知識推理,從而實現智慧搜索與智能交互。
采用全新的數字人動態語音交互技術,實現更加自然和智能的用戶體驗,數字人與用戶進行實時且流暢的互動,模擬真實人類的對話方式,提供個性化的交流和服務。
基于多年的BI領域技術積累,充分利用大模型的自然語言理解和生成式AI能力,內置生成式BI問答引擎,能動態生成自然、流暢的回答,在多輪對話中保持上下文一致性,理解用戶的連續提問和交互需求,提供連貫的問答體驗。
通過檢索增強生成(RAG)技術為大模型引入企業內部知識,結合大模型的通用能力和邏輯推理能力,能夠很好的理解和應用業務知識,提供企業知識服務。
跨大語言模型基座,屏蔽數據庫差異,更加適配各種應用,不僅支持訊飛、阿里、百度等主流大模型,也支持私有化部署的大模型。
低門檻快速構建智能體,滿足企業個性化需求,節省開發時間與成本。
靈活編排流程,數據和知識結合,精準洞察數據與業務,助力企業優化決策。對海量數據的深度學習和分析,企業能夠更準確地預測市場趨勢、消費者行為、產品銷售等關鍵指標,精細化運營。
助力企業打造智能信息化管理體系,提升核心競爭力,引領數字化轉型。
例:近2年產品銷售情況
例:2023年產品銷售趨勢
例:2023年銷售額前5的商品
例:2023年各客戶類型銷售額占比
例:2023年各產品銷售額同比
例:Q1:2023年各產品的銷售額
Q2:下鉆到每月明細
例:Q1:2023年各產品的銷售額是多少
Q2:利潤呢
例:數據治理的實施步驟有哪些