Sugar BI：大模型时代的智能 BI
本文整理自 2023 年 6 月 28 日的 2023 大数据产业发展大会上的同名主题分享。
在大模型和生成式 AI 的浪潮下，如何基于 AI 能力，特别是生成式 AI 技术，在海量数据中快速发现规律、获取洞见，辅助经营决策，成为当前许多企业关注的重点。
近年来，Sugar BI 致力于打造领先的智能 BI 产品。不断将 AI 能力融合进自身产品中，连续推出了 AI 问答、自动分析、预测服务等智能功能。在大模型时代，进一步将 AIGC 的能力融入到产品中，推出了「文心问数 Sugar Bot 」功能，使得需要数天才能完成的任务缩短至几分钟，大幅度提升了用户的数据分析效率。
1. 百度智能云：云智一体，加速产业智能化升级
百度智能云在业内第一个提出「云智一体」架构。目前，云智一体架构已经迭代至 3.0 版本。我们可以从下方架构图看到，「云智一体 3.0」的战略架构由应用层、模型层、框架层、芯片层组成。
最上层是应用层。在应用层中，百度智能云面向行业，聚焦场景。基于行业的通用需求，将能力沉淀到通用 AI 产品中，打造成标准化产品，再应用到更多行业，例如智能客服、AI 数字人、智能质检、网盘等。同时，基于行业的专属需求，百度智能云打造行业 AI 解决方案，例如面向能源、制造、金融和城市等行业的核心场景。 第二层是模型层。在这一层中，包含了百度自主研发的大模型体系——文心大模型。文心大模型包含了几个类别的大模型，NLP、视觉、跨模态、生物计算等多个领域，是业界目前规模最大的产业大模型体系。不仅如此，文心大模型还打造了行业大模型，联合工业、能源、金融等多个行业的客户共建了 11 个行业大模型，让大模型更接地气，更了解行业，从而更好的落地行业。 第三层是框架层。在这一层中，包含了中国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨。飞桨包含了核心的开发框架，完善的训练、推理、部署能力，丰富的基础模型库、开发套件和工具组件。作为企业 AI 能力的生产和集中化管理平台，AI 中台整合了飞桨深度学习框架和百度文心大模型，解决应用开发效能的问题，面向企业模型开发的全生命周期提供完整的解决方案。目前，AI 中台已经积累了大量的金融、能源、互联网、教育、运营商、制造、政府行业客户，提供智能中台解决方案，充分利用 AI 算力、降低企业的使用门槛、加速模型迭代、解决业务难题。 面对客户在大模型领域研发与应用的需求，基于「云智一体 3.0」 中模型层与框架层核心产品组件与技术，百度智能云打造了全球首个一站式企业级大模型平台——「文心千帆大模型平台」。其将模型层、框架层的能力深度耦合，提供再训练、微调、强化学习、大模型评估、高效压缩，自动化 Prompt 工程，快速应用编排等能力，为企业提供包括文心一言在内的大模型服务以及第三方大模型的完整工具链及整套环境，让企业和开发者以最简单的方式用上大模型、用好大模型。 第四层是芯片层。在这一层中，百度有自研的 AI 芯片「昆仑芯」。百度百舸 · AI 异构计算平台，包含 AI 计算、AI 存储、AI 加速、AI 容器等四大核心套件，将整体算力、存储、网络等底层基础设施进行了一体化构建，它具有高性能、高弹性、高速互联、高性价比等特性，充分解决资源效能的问题。
在 AI 能力基础之上，百度智能云推出了覆盖数据计算、存储、数据治理开发、数据可视化应用全流程的数智一体化平台。
其中大数据平台与 AI 中台是相辅相成的关系，大数据平台体系为 AI 中台提供高质量的数据来源与计算引擎，而 AI 中台承载的模型训练和推理能力也可以广泛应用于大数据平台体系。
2. Sugar BI: 新一代 BI 及数据可视化
在智能化的加持下，Sugar BI 主要针对两阶段对 BI 工具进行升级：
第一阶段，智能交互与智能预测：基于分析推理型的 AI 能力，Sugar BI 提供智能交互与预测服务。
第二阶段，基于 AIGC 的对话式交互：基于生成式 AI 技术，推出了「文心问数 Sugar Bot」功能，重构 BI 产品的人机交互方式，支持用户通过对话来完成数据探索、报表制作等工作，进一步提升数据分析效率。
接下来，我将围绕这两个阶段，介绍 Sugar BI 的智能化能力是如何帮助用户提升业务效率的。
使用固定报表展示数据时，管理人员希望查看报表里面没有的数据，这就需要数据人员重新制作一个图表进行展现。通过智能交互，用户可以随时地借助自然语言进行交互，快速地获得最新图表数据作为答案，及时地查询到需要的数据，来掌握业务的发展情况。整个过程无需数据人员像过去一样重新额外投入时间制作报表，大大提升数据分析效率。
AI 正在让 BI 变得更智能，让业务不仅突破了传统 BI 只能针对历史业务进行分析的限制，还能够对未来业务的发展产生指引。
Sugar BI 基于 AI 模型的推理能力，在提供交互升级的同时，也推出「智能预测」能力，使得业务人员可以利用历史数据对未来趋势变化进行预测，做到世事变化皆在方寸把握。
Sugar BI 的智能预测内置了自动选择预测模型的算法 + 配置传统机器学习模型的训练能力，如此便可以省去多次训练的过程，一步得到最优的预测模型，进而高效地辅助用户进行业务决策。
Sugar BI 的智能预测模块和 AI 中台完美融合。用户在 AI 中台完成深度学习模型与全生命周期模型迭代，实现从 GPU 算力、到深度学习模型、再到 MLOps 模型迭代的闭环，最后在 Sugar BI 上进行可视化的展现。
在智能化的加持下，Sugar BI 除了对智能交互和智能预测进行升级外，还将基于 AIGC 的对话式交互融入其中，从原来的决策型 AI 升级为生成式 AI 。
在传统的 BI 模式下，业务目标的完成需要经历从指标建立 - 数据源对接 - 流程设计（从选择图表到交互和视觉设计、最后的拖拽操作）等多个环节。
Sugar BI 基于生成式 AI ，将 BI 工具从数据探索、报表制作与分析两个方向上进行升级，让用户从繁冗的数据分析的工作中解放出来。从 GUI 转向 CUI 升级，直接通过对话的形式满足用户的需求。
基于生成式 AI，可以基于自然语言指令，帮助用户生成文字、JSON、SQL，甚至图像及视频，从而大大节省人力和时间成本的消耗。
Sugar BI 推出的「文心问数 Sugar Bot」功能，利用生成式 AI 技术极大简化 Step by Step 的业务流程，直接通过对话的方式满足用户的业务需求。
基于 NL2JSON 等能力，文心问数 Sugar Bot 帮助用户基于对话来直接完成数据探索，并完成一部分报表制作功能。同时，我们也在进一步研发意图理解、指令拆解、图像生成等 AIGC 能力，基于对话直接满足用户对报表、大屏的生成需求。我们的愿景是实现大部分内容的直接生成，也就是 NL2X 。这样，可以通过生成式 AI 直接满足更多用户业务目标，逐步实现业务与技术重构。