利用生成式AI将结构化数据转化为投资回报

企业数据管理的现实

在某中心二十多年的数据管理经验中，我们深刻认识到结构化数据的重要性，无论这些数据存储在传统数据库、Excel表格还是CSV文件中。每个公司都需要快速、可靠的数据访问，虽然"实时"的定义因业务而异，但对无缝、快速和可靠访问的期望始终不变。

真正的挑战在于：企业数据难以处理。即使已经结构化，数据也常常分散在不同系统中，存储在过时的数据库里，或被锁定在配置不当的基础设施后面。许多组织仍在使用二三十年前构建的数据库系统。

多年来，商业智能(BI)一直是帮助用户可视化和解释数据的首选解决方案。但传统BI平台只能显示数据仓库中经过提取、转换和加载的有限数据切片，关键上下文和细微差别经常丢失。

现代分析师需要的不仅仅是静态报告。他们希望能够实时切片和切块数据，提出更深层次的问题，深入查看具体细节，而无需提交工单或等待数天才能获得响应。

我们正处于重大转变之中。自然语言处理(NLP)、AI协作者和更动态的查询界面正在兴起。目标是简化访问：直接连接到数据库，用简单的英语提出业务问题，并获得即时答案。

检索增强生成(RAG)技术的兴起令人兴奋，特别是在处理非结构化或半结构化数据时。但大多数RAG实现都是基于非结构化或半结构化数据，结果不是实时的。

在某中心，我们的座右铭很简单：直接提问。我们相信业务用户应该能够提出问题并立即获得答案。自然语言查询(NLQ)使这成为可能。

用户可以询问：“我的高风险投资组合有哪些？“或"显示客户投资分布”，无需SQL或仪表板，只需一个问题就能获得答案。

比技术更重要的是业务价值。如果80%的组织采用某个工具，只有当这种采用转化为可衡量的结果时才真正有意义：是否节省时间？降低成本？提高决策速度？

通过NLQ和RAG等技术，我们不仅增加了便利性，更改变了范式。我们将日常用户转变为高级用户，让他们直接与数据交互。

表增强生成(TAG)是一种新兴方法，将RAG原理应用于结构化元数据。这涉及向量化元数据，使用图RAG识别关系和连接，甚至在未明确链接的表之间建立关联。

在后台，我们分层使用传统和语义缓存、模式链接，并构建跨越多个数据库的语义层。用户可以连接到两个、三个甚至五十个数据库，并构建统一的语义映射，而无需访问原始数据。

解决方案采用SaaS模式。无论数据存储在本地还是云端，我们都会连接、提取元数据，并使用五到七种后台技术构建语义层，以优化理解性和可用性。

从用户的角度来看，他们只需要提出问题。更好的是，这些问题有助于训练系统。当用户提供反馈时，无论是正面还是负面，它都会微调语义层。

随着企业应对分散的数据和对速度和可访问性日益增长的期望，数据管理的未来很明确：让每个用户都能实时获得答案，而无需复杂的中间层。

NLQ、TAG和企业RAG等技术正在将重点从基础设施转向影响，将数据从瓶颈转变为真正的业务推动者。前进的道路不仅仅是采用更智能的工具，更是重新构想人与数据的交互方式，让洞察力总是触手可及。