ChatBI: Towards Natural Language to Complex Business Intelligence SQL
论文：
https://arxiv.org/abs/2405.00527
ChatBI 是一种先进的自然语言处理技术，由百度联合北邮共同开发，专门设计用于将自然语言查询转换为复杂的商业智能SQL语句。它通过综合运用多轮对话匹配、单视图选择和创新的分阶段处理流程，有效应对了传统NL2SQL技术在处理大规模数据表和复杂语义时的局限性。
ChatBI 的多轮对话匹配模块能够理解用户的连续交互意图，确保生成的SQL语句准确反映用户的整体需求。此外，单视图选择技术通过将模式链接问题简化为选择最合适的数据视图，显著减少了处理过程中所需的计算资源和时间。
ChatBI 的分阶段处理流程是其另一大创新点。它首先利用大型语言模型生成中间的JSON格式数据，然后通过规则化的方法转换为SQL语句。这种方法不仅提高了处理复杂查询的准确性，还降低了对模型理解和生成SQL语言的直接依赖。ChatBI在实际应用中表现出了卓越的实用性、通用性和效率，尤其在处理包含大量列和复杂计算关系的商业智能场景中。
技术解读
ChatBI 是一种面向商业智能场景的自然语言处理技术，它通过将用户的自然语言查询转换为复杂的SQL查询，使用户无需深入了解数据库结构即可进行数据检索和分析。这项技术特别针对在实际生产环境中非专家用户的使用习惯和需求设计，通过多轮对话理解、视图选择优化和分阶段处理流程，显著提高了查询的准确性和执行效率。
ChatBI 的处理过程大致如下：
首先通过多轮对话匹配模块识别和理解用户在连续交互中的意图，确保捕捉到用户查询的全貌。
接着，系统利用单视图选择技术，将复杂的模式链接问题转化为单一视图的选择问题，通过小型化模型在大量数据中快速定位到最相关的数据视图。
最后，ChatBI采用分阶段处理流程，先由大型语言模型生成中间的JSON格式数据，再通过规则化方法精确生成SQL语句，有效降低了模型在理解复杂语义和计算关系时的难度。
它的技术特点包括对多轮对话的有效处理、优化的视图选择机制以及创新的分阶段处理流程。这些特点使得ChatBI在处理包含大量数据列和复杂计算逻辑的商业智能查询时表现出色，同时减少了对计算资源的需求，提高了响应速度。ChatBI的实施，不仅提升了用户体验，还为非专业用户提供了一种更加直观和高效的数据分析手段。
总体而言，ChatBI 通过其创新的技术架构和处理流程，在商业智能领域中展现了巨大的应用价值和广阔的发展前景。它不仅解决了非专业用户在数据分析中的实际难题，还推动了自然语言处理技术在数据库查询领域的进步，未来有望成为商业智能工具中不可或缺的一部分，为用户提供更加智能和便捷的数据交互体验。
论文解读
本文提出了一种名为ChatBI的技术，用于解决将自然语言转换为复杂的商业智能SQL查询的任务。
以下是内容要点概括：
摘要：
论文介绍了ChatBI技术，它针对实际生产系统中的自然语言到商业智能（NL2BI）任务，解决了NL2SQL技术在实际应用中遇到的挑战，如交互模式、大量列的表和不明确的列名问题。
ChatBI通过小型化和成本效益高的模型、单视图选择技术和分阶段处理流程，提高了在实际BI场景中生成复杂SQL的准确性和效率。
引言：
论文讨论了大型语言模型（LLMs）在NL2SQL任务中的潜力，以及NL2BI作为NL2SQL任务中的一个实际生产系统场景的重要性。
论文指出了NL2BI与NL2SQL在交互模式上的差异，以及BI场景中数据表通常包含大量列和不明确列名的挑战。
系统概述：
ChatBI由三个模块组成：多轮对话匹配、单视图选择和分阶段处理流程。
论文描述了ChatBI如何处理用户提出的自然语言问题，并通过这些模块生成SQL查询。
多轮对话匹配：
论文讨论了在BI场景中处理多轮对话的重要性，并提出了使用小型Bert类模型来匹配对话的方法。
单视图选择：
论文提出了将模式链接问题转化为单视图选择问题的方法，并使用小型机器学习模型来选择视图。
分阶段处理流程：
论文介绍了ChatBI的分阶段处理流程，该流程首先使用LLM生成JSON格式的中间输出，然后通过BI中间件（如Apache SuperSet）生成SQL查询。
实验评估：
论文通过与现有NL2SQL技术的比较，展示了ChatBI在准确性和效率方面的优势。
结论：
论文总结了ChatBI技术的主要贡献，并强调了它在实际生产系统中的部署和效果。
