閃耀AICon!數勢科技正式發(fā)布全新智能分析產品SwiftAgent 2.0

在5月17日舉辦的AICon全球人工智能開發(fā)與應用大會上,數勢科技創(chuàng)始人兼CEO黎科峰博士正式發(fā)布全新智能分析產品SwiftAgent 2.0,吸引了與會者濃厚興趣,成為Keynote環(huán)節(jié)最亮眼的產品。

數勢科技SwiftAgent2.0:實現(xiàn)企業(yè)數據分析與決策的范式變革

企業(yè)在數據分析與決策領域通常會遇到諸多問題,如數據口徑混亂、數據人才缺乏、數據使用門檻高、數據分析周期長、無法賦能業(yè)務決策等。

閃耀AICon!數勢科技正式發(fā)布全新智能分析產品SwiftAgent 2.0

數勢科技SwiftAgent2.0在大模型和AI Agent的加持下,實現(xiàn)了企業(yè)數據分析與決策的范式變革:

從面向任務到面向目標;

從上傳下達到自主用數;

從T+N到實時;

從數據分析到智能決策;

從少數人掌握數據到人人可用數據;

它將大模型和數勢指標、標簽產品的數據分析能力相結合,為企業(yè)管理者、數據分析師、業(yè)務人員等提供了一個強大而直觀的智能分析工具。

數勢科技SwiftAgent 2.0五大亮點升級

亮點一:統(tǒng)一語義層的構建(Unified Data Semantics)

數勢科技SwiftAgent 2.0構建了統(tǒng)一的指標與標簽語義層,即Natural Language to Metrics+Label to SQL,實現(xiàn)兩段式數據洞察。第一段解決大模型對底層業(yè)務語義難理解和幻覺的問題,建立行業(yè)標準、指標、人貨場標簽等易于理解的語義層;第二段解決企業(yè)各部門數據口徑統(tǒng)一的問題,有效避免數據臟亂差等現(xiàn)象,將傳統(tǒng)的經驗決策升級為以數據為核心的智能決策。

閃耀AICon!數勢科技正式發(fā)布全新智能分析產品SwiftAgent 2.0

亮點二:用戶可干預(Human in the Loop)

數勢科技SwiftAgent 2.0可通過更自然的方式引導用戶,如當用戶提出“我想看一下最近的銷售情況。”這種模糊的數據查詢,SwiftAgent會給出“最近7天銷售額”、“本月北京地區(qū)銷售額”等選項,供用戶選擇,用戶還可以根據提示重新提問,最終得到他真正想要看的分析內容。

此外,SwiftAgent 2.0還可以通過用戶“點贊”和“踩”的反饋進行強化學習,不斷糾正錯誤、調整查詢,從而更懂用戶所想所需,也讓分析更準確。

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亮點三:持續(xù)反思學習(Continued Reflection Learning)

SwiftAgent2.0可將所有使用用戶過往的問答分析沉淀到知識庫,加上上文提到的強化學習結果,在之后其他用戶相似的問詢場景中,直接提供結論并提供思考過程。這種不斷反思學習的能力,也發(fā)揮了大模型最大的特點。隨著時間的推移不斷進步,SwiftAgent2.0可以變得更加聰明、好用,并更貼近業(yè)務需求。

閃耀AICon!數勢科技正式發(fā)布全新智能分析產品SwiftAgent 2.0

亮點四:多源數據鏈接(Diverse Data Connection)

SwiftAgent2.0還實現(xiàn)了多源異構的數據接入,不僅能接數倉,還能導入文本、Excel、圖片、音視頻等非結構化知識,滿足全面分析思路。如:“美國數據反映勞工市場有降溫跡象,減息預期加強,推動金價上漲,導致黃金ETF產品持倉量持續(xù)升高。”

閃耀AICon!數勢科技正式發(fā)布全新智能分析產品SwiftAgent 2.0

亮點五:數據計算加速引擎 (Hyper Computing Acceleration)

SwiftAgent2.0采用了數勢科技獨創(chuàng)的數據計算加速引擎,可以實現(xiàn)秒級數據查詢,真正實現(xiàn)實時的人機交互。

首先,底層選用了StarRocks、Doris等數據分析引擎作為執(zhí)行引擎,在大寬表查詢、跨模型關聯(lián)查詢和物化視圖等方面性能更好;

其次,結合對數據加工和使用場景進行了一系列優(yōu)化,提供基于視圖的預計算能力和基于預計算結果的查詢優(yōu)化能力;

第三:數據虛擬化技術,將數據定義和物理數據(業(yè)務)解偶,實現(xiàn)指標/標簽靈活加工使用,無需排期開發(fā);

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總之,數勢科技SwiftAgent可以讓企業(yè)管理者和一線業(yè)務人員都能直達數據,讓人人都是數據分析師,極大降低了數據分析的門檻(民主化),也讓數據可以真正參與到企業(yè)大大小小的業(yè)務決策中,并提供決策建議,從而最大化發(fā)揮數據價值(普惠化)。

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