AI 对话95%准确率 、100%可解释，Kyligence怎么做到的？

　　在一间装饰简洁的会议室里，一位企业决策者正全神贯注地准备即将到来的季度业绩汇报。他打开了公司最近采购的对话式BI工具，希望能快速获取一些关键的业务指标分析。他提出：“今年第二季度的净利润比去年同期增长了多少？”工具迅速回应，但给出的答案却让他皱起了眉头。不仅数字与他的预期大相径庭，而且缺乏足够的解释来支持这一结果。这种准确率不高和解释性不强的问题，让他对这项新技术的实际价值产生了怀疑。

　　这种场景在许多企业中并不罕见，对话式BI工具虽然便捷，但在处理复杂数据分析时常常力不从心。然而，随着Kyligence最新发布的企业级AI解决方案的问世，这一局面有望得到根本性的改变。在4月11日召开的Kyligence 2024 数智论坛暨春季发布会上，Kyligence 正式发布全新的企业级 AI 解决方案，在准确率和可解释性两个方面实现了重要突破。那么，Kyligence是如何做到的呢？

　　在当今数据驱动的商业环境中，基于大模型的对话式数据分析工具，极大地促进了企业决策的效率和质量。然而，随着这些工具的广泛应用，它们的两大核心挑战——准确率和可解释性——逐渐浮现成为行业发展的瓶颈。

　　准确率的重要性与难点

　　准确率对于企业决策的影响不言而喻，一个准确的数据分析结果能够为企业带来清晰的市场洞察、有效的战略规划和精确的执行方案。然而，当决策者依赖于不准确的数据时，可能会导致资源的浪费、战略失误甚至企业声誉的损害。在对话式数据分析工具中，准确率的问题尤为突出。

　　当前大模型在对话式数据分析中准确率不高的原因多种多样，其中，自然语言的歧义性是一个主要障碍。用户的问题可能存在多种解释，而模型可能无法准确捕捉到用户的真正意图。数据质量问题也不容忽视，如果输入模型的数据存在错误或不一致，那么输出的分析结果自然也会受到影响。此外，模型本身的限制也是一个因素。许多模型在训练时使用的是通用数据集，这可能导致它们在特定行业或领域的应用中表现不佳。

　　可解释性的重要性与难点

　　可解释性在提升用户对AI系统的信任和提高决策透明度方面，发挥着关键作用。当用户能够理解AI提供的分析结果背后的逻辑和数据来源时，他们更有可能接受并基于这些结果做出决策。可解释性还有助于识别和纠正模型的错误，从而提高整体的决策质量。

　　然而，现有技术在提供可解释性方面面临着显著的局限性。许多先进的AI大模型，常被批评为“黑箱”模型，因为它们的决策过程对用户来说是不透明的。这种不透明性使得用户难以验证AI的输出，也难以根据输出进行进一步的探索或提出改进建议。此外，即使某些模型提供了一定程度的可解释性，这些解释往往过于技术化，非技术背景的决策者可能难以理解。

　　在对话式数据分析工具中，这些挑战变得更加突出。用户通常期望通过自然语言交互获得直观、易于理解的分析结果和建议。然而，当模型无法提供清晰的解释或者解释过于复杂时，用户的信任和满意度就会受到影响。这不仅限制了AI工具的实用性，也阻碍了企业从数据中获取最大价值的能力。

　　解决这些难题需要技术创新、数据质量管理以及用户界面设计的共同努力。那么，Kyligence号称可以实现 AI 对话准确率 95%，100% 可解释，是怎么做到的呢？具体来看，Kyligence在以下几个方面的探索值得借鉴：

1. 多智能体架构（Multi-Agent Architecture）

　　Kyligence的多智能体架构是其AI解决方案的核心，该架构通过将用户的自然语言查询转换为具体的指标查询，再基于这些指标生成SQL查询，从而确保了AI在处理业务用户查询时的专注性和准确性。这种转换过程不仅提高了查询的准确率，而且通过减少对非相关数据的处理，提升了整体的数据处理效率。正如Kyligence CTO李扬在2024年的发布会上所强调的，这种架构使得AI能够更好地理解和执行与指标相关的任务，为用户提供更加精确的数据支持。

2. 指标系统作为统一数据语言

　　Kyligence的统一指标系统是其解决方案的另一个关键组成部分，该系统为企业提供了一个标准化的数据表达方式，确保了数据的一致性和准确性。通过这种方式，不同的业务部门和团队可以使用相同的数据术语进行沟通，从而减少了沟通成本和误解的可能性。统一的指标系统使得AI能够更好地理解和响应用户的查询，因为AI可以依赖于一组明确定义的指标来构建其响应。

3. 安全驾驶模式（Safe Driving Mode）

　　安全驾驶模式是Kyligence AI解决方案的一个重要组成部分，旨在确保AI在提供数据分析时的准确性和可靠性。在这种模式下，AI的对话被严格限制在一个特定的分析主题上下文中。这意味着AI的响应和查询都是基于这个预定义的上下文生成的，从而减少了潜在的错误和误解。这种限制不仅提高了AI在特定领域的专业性，而且通过匹配系统中的指标语义来生成指标查询，确保了数据查询的准确性。

4. AI智能归因和对话式数据分析

　　Kyligence的AI解决方案还具备智能归因的能力，它能够快速识别和定位业务痛点，为用户提供针对性的分析和建议。通过对话式的数据分析，AI与用户进行互动，根据用户的具体问题提供定制化的分析结果和解决方案。这种互动方式不仅提高了AI回答的准确率，而且通过清晰、直观的对话使得用户能够更好地理解AI提供的答案和建议。此外Kyligence的AI系统还具备持续学习和自我提升的能力通过用户的反馈和监督AI能够不断优化其性能进一步提高对话的准确率和可解释性。目前Kyligence的对话式数据分析产品在多个行业实现了应用落地充分展示了其解决方案在不同客户实际落地场景中的有效性不仅解决了企业级生产场景下准确性、安全性、成本和AI治理等问题也让AI更好地服务于企业推动了企业的数字化转型和智能化升级。

　　对话式数据分析技术的发展不仅是人工智能领域的一次飞跃更是驱动新质生产力发展的一股重要力量。这种技术通过结合AI大模型和大数据分析为企业和整个社会带来了前所未有的价值：提升决策质量和速度、降低数据分析门槛、推动个性化和智能化服务以及推动产品和服务创新等。随着技术的不断进步和应用的深入对话式数据分析技术将继续为社会带来深远的影响推动生产力的持续发展和升级进而促进整个社会的数字化转型和智能化发展。