专题演讲嘉宾：侯宪龙

生成式 AI 的飞速发展推动了智能 BI 迈向 AGI，逐步实现自动化智能决策分析。本次演讲我将围绕腾讯云 ChatBI 的升级迭代进程展开，重点介绍多智能体协作解决复杂多环节 BI 问题，ChatBI 推理引擎构建的思路，以及如何应用以数据为中心的 AI 方案构建 ChatBI，旨在通过 AI 驱动自动化闭环 CXO ⇌ BA ⇌ DA 的全链路分析流程。听众将有机会了解最前沿的 AI 理念，ChatBI 能力构建方案，探索与展望下一代智能 BI 的发展方向，为行业生态伙伴在 BI 应用场景提供了全新的思路。

演讲提纲

1. 传统 BI 到智能 BI 的演进

• BI 发展进程
• 基于生成式 AI 驱动的智能 BI
• 多智能体协作 + 推理基座模型推动智能 BI 迈向 AGI

2. 多智能体协作在 ChatBI 的落地应用

• Multi-agent NL2DSL 架构设计
• ChatBI 智能决策分析
• 多智能体协作在 ChatBI 的落地实践

3. 推理引擎构建

• NCoT 数据集生成方案
• ChatBI 基座推理模型
  • Reward function 重构（accuracy，format）
  • Rule based reward + PRM
  • 推理轻量化方案（蒸馏，量化）

4. Data centric AI

• 行业标准的无偏的 ChatBI 下游任务测试集
• 支撑 BI 全场景的 ChatBI 基座模型后训练数据集
• ChatBI 数据飞轮

5. 探索与展望

• ChatBI 世界模型
• Hybrid architecture of NL2DSL+NL2SQL+NL2Python

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 基于生成式 AI 的智能 BI 工具面对生产实践高事实一致性数据分析场景的局限性
• 企业级智能决策分析场景垂直领域知识注入的方式
• Model centric AI VS Data centric AI

演讲亮点

• ChatBI 打造多智能体协作架构辅助智能决策分析
• ChatBI 推理引擎构建，包含技术架构，算法细节，优化方案
• ChatBI 遵循以数据为中心的 AI 理念，与行业伙伴共建 BI 专属的无偏评测数据集
• 数据智能与决策分析领域的前沿探索