融合Chat BI（powered by LLM）和Headless BI（powered by 语义层）打造新一代的BI平台
源代码
http://www.gitpp.com/CircuitVerse/supersonic
SuperSonic融合Chat BI（powered by LLM）和Headless BI（powered by 语义层）打造新一代的BI平台。这种融合确保了Chat BI能够与传统BI一样访问统一化治理的语义数据模型。此外，两种BI新范式都从中获得收益：
Chat BI的Text2SQL生成通过检索语义数据模型得到增强。
Headless BI的查询接口通过支持自然语言API得到拓展。
颠覆式创新：
SuperSonic的整体架构和主流程如下图所示：
SuperSonic项目融合了Chat BI和Headless BI的技术，旨在创建一个先进且用户友好的数据分析平台。以下是对项目关键部分的概述及其潜在影响：
技术融合的优势
自然语言查询：通过LLM技术，用户可以使用自然语言提出数据查询请求，无需具备专业的SQL知识。
统一的语义数据模型：Headless BI提供的语义层确保了数据的统一性和准确性，使得数据分析更加可靠。
智能数据可视化：系统能够自动选择合适的图表来展示查询结果，提升了用户体验和数据分析效率。
项目动机的深远影响
适应新技术趋势：随着LLM技术的兴起，信息检索和数据分析的方式正在发生根本性变化。SuperSonic项目正是为了抓住这一技术趋势，将最新的AI技术应用于数据分析领域。
解决Text2SQL的局限性：传统的Text2SQL方法在实际应用中可靠性不足。通过融合Chat BI和Headless BI，SuperSonic旨在提高自然语言转换为SQL的准确性和效率。
开箱即用的特性亮点
用户友好的界面：无论是业务用户还是分析工程师，都可以通过直观的界面轻松地进行数据查询和语义模型构建。
高效的语义解析器：内置的基于规则的语义解析器在特定场景下能显著提升推理效率，满足快速响应的需求。
高级交互功能：文本输入联想、多轮对话和查询后问题推荐等功能增强了用户与系统的交互体验。
细致的权限控制：三级权限控制（数据集级、列级、行级）确保了数据的安全性，防止未经授权的访问。
扩展性考量
可插拔的框架设计：采用Java SPI机制使得SuperSonic易于扩展和定制，满足了不同企业和组织对数据分析平台的特定需求。
开源促进发展：通过将项目开源，SuperSonic团队鼓励社区参与和贡献，从而推动数据问答对话领域的持续进步和创新。
综上所述，SuperSonic项目通过融合先进技术、提供用户友好的界面和强大的功能特性，以及保持高度的扩展性，有望成为数据分析领域的一个重要里程碑。
融合Chat BI（powered by LLM）和Headless BI（powered by 语义层）打造新一代的BI平台
源代码
http://www.gitpp.com/CircuitVerse/supersonic
