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闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

编辑:刘子涵      来源:中经网     2024-05-23 下午 5:03:59 分享到:

在5月17日举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上,数势科技创始人兼CEO黎科峰博士正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0,吸引了与会者浓厚兴趣,成为Keynote环节最亮眼的产品。 数势科技SwiftAgent2.0:实现……

在5月17日举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上,数势科技创始人兼CEO黎科峰博士正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0,吸引了与会者浓厚兴趣,成为Keynote环节最亮眼的产品。

数势科技SwiftAgent2.0:实现企业数据分析与决策的范式变革

企业在数据分析与决策领域通常会遇到诸多问题,如数据口径混乱、数据人才缺乏、数据使用门槛高、数据分析周期长、无法赋能业务决策等。

闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

数势科技SwiftAgent2.0在大模型和AI Agent的加持下,实现了企业数据分析与决策的范式变革:

从面向任务到面向目标;

从上传下达到自主用数;

从T N到实时;

从数据分析到智能决策;

从少数人掌握数据到人人可用数据;

它将大模型和数势指标、标签产品的数据分析能力相结合,为企业管理者、数据分析师、业务人员等提供了一个强大而直观的智能分析工具。

数势科技SwiftAgent 2.0五大亮点升级

点一:统一语义层的构建(Unified Data Semantics)

数势科技SwiftAgent 2.0构建了统一的指标与标签语义层,即Natural Language to Metrics Label to SQL,实现两段式数据洞察。第一段解决大模型对底层业务语义难理解和幻觉的问题,建立行业标准、指标、人货场标签等易于理解的语义层;第二段解决企业各部门数据口径统一的问题,有效避免数据脏乱差等现象,将传统的经验决策升级为以数据为核心的智能决策。

闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

亮点二:用户可干预(Human in the Loop)

数势科技SwiftAgent 2.0可通过更自然的方式引导用户,如当用户提出“我想看一下最近的销售情况。”这种模糊的数据查询,SwiftAgent会给出“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等选项,供用户选择,用户还可以根据提示重新提问,最终得到他真正想要看的分析内容。

此外,SwiftAgent 2.0还可以通过用户“点赞”和“踩”的反馈进行强化学习,不断纠正错误、调整查询,从而更懂用户所想所需,也让分析更准确。

闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

亮点三:持续反思学习(Continued Reflection Learning)

SwiftAgent2.0可将所有使用用户过往的问答分析沉淀到知识库,加上上文提到的强化学习结果,在之后其他用户相似的问询场景中,直接提供结论并提供思考过程。这种不断反思学习的能力,也发挥了大模型最大的特点。随着时间的推移不断进步,SwiftAgent2.0可以变得更加聪明、好用,并更贴近业务需求。

闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

亮点四:多源数据链接(Diverse Data Connection)

SwiftAgent2.0还实现了多源异构的数据接入,不仅能接数仓,还能导入文本、Excel、图片、音视频等非结构化知识,满足全面分析思路。如:“美国数据反映劳工市场有降温迹象,减息预期加强,推动金价上涨,导致黄金ETF产品持仓量持续升高。”

闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

亮点五:数据计算加速引擎 (Hyper Computing Acceleration)

SwiftAgent2.0采用了数势科技独创的数据计算加速引擎,可以实现秒级数据查询,真正实现实时的人机交互。

首先,底层选用了StarRocks、Doris等数据分析引擎作为执行引擎,在大宽表查询、跨模型关联查询和物化视图等方面性能更好;

其次,结合对数据加工和使用场景进行了一系列优化,提供基于视图的预计算能力和基于预计算结果的查询优化能力;

第三:数据虚拟化技术,将数据定义和物理数据(业务)解偶,实现指标/标签灵活加工使用,无需排期开发;

闪耀AICon!数势科技正式发布全新智能分析产品SwiftAgent 2.0

总之,数势科技SwiftAgent可以让企业管理者和一线业务人员都能直达数据,让人人都是数据分析师,极大降低了数据分析的门槛(民主化),也让数据可以真正参与到企业大大小小的业务决策中,并提供决策建议,从而最大化发挥数据价值(普惠化)。

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