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ChatBI核心技术：生成式BI解锁智能商业决策新维度

作译者：游皓麟

出版时间：2025-10 千字数：638 版次：01-01 页数：456

开本：16开装帧： I S B N ：9787121513688

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纸质书定价：￥109.0

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第1章  初识ChatBI：商业智能的新世界	1
1.1　什么是ChatBI	2
1.1.1  BI的定义与演化	2
1.1.2  ChatBI的概念与特点	3
1.1.3  ChatBI与传统BI的区别	5
1.1.4  ChatBI的核心价值	6
1.1.5  ChatBI的优势与挑战	8
1.2　ChatBI的行业生态	9
1.2.1  业界前沿	10
1.2.2  行业ChatBI产品介绍	11
1.3　ChatBI产品特性	13
1.3.1  多端互联：跨平台、多设备、实时交互	13
1.3.2  多源数据：兼容多种数据类型、灵活高效	13
1.3.3  意图识别：分析用户意图，提升交互体验	14
1.3.4  智能问答：多元智能交互	15
1.3.5  智能绘图：自动化生成图表，辅助决策	16
1.3.6  智能分析：深度挖掘数据价值	17
1.4　ChatBI开源项目	17
1.4.1  DB-GPT：AI原生数据应用开发框架	17
1.4.2  PandasAI：数据分析助手	18
1.4.3  Vanna-AI：个性化AI SQL智能体	19
1.4.4  SuperSonic：融合大语言模型和语义建模的新一代BI平台	19
1.5　ChatBI系统架构	20
1.5.1  架构概览	20
1.5.2  核心组件	23
1.5.3  对话引擎	25
1.5.4  知识引擎	26
1.5.5  智能体引擎	28
1.5.6  系统集成	29
1.5.7  安全部署	31
1.6　ChatBI的应用场景	32
1.6.1  企业决策支持	33
1.6.2  数据分析民主化	33
1.6.3  即时数据洞察	36
1.6.4  客户服务与智能问答	38
1.6.5  个性化定制	39
1.6.6  跨行业应用	40
1.7　ChatBI的发展趋势	42
1.7.1  多模态交互	42
1.7.2  智能推理	43
1.7.3  数据安全与隐私保护	44
第2章  提示工程：让ChatBI更懂你的需求	46
2.1　提示工程概念	47
2.1.1  什么是提示词	47
2.1.2  提示词的类型	48
2.1.3  提示词的基本结构	49
2.1.4  提示词的设计原则	54
2.1.5  提示词的构建方法	56
2.1.6  提示词优化	58
2.2　上下文管理	60
2.2.1  上下文信息组织	61
2.2.2  上下文优化策略	64
2.2.3  会话状态维护	67
2.2.4  历史信息压缩	67
2.2.5  内存管理策略	68
2.3　提示词经典框架	69
2.3.1  ICIO框架	69
2.3.2  CRISPE框架	71
2.3.3  RACE框架	72
2.3.4  COAST框架	72
2.3.5  ALIGN框架	73
2.3.6  TRACE框架	74
2.4　推理增强技术	75
2.4.1  思维链：线性推理	75
2.4.2  思维树：分支探索	78
2.4.3  思维图与图提示	80
2.4.4  验证链:逐步确认	81
2.4.5  知识链：信息增强	82
2.4.6  表格推理	83
2.4.7  代码推理	84
2.5　知识整合策略	88
2.5.1  生成知识提示	88
2.5.2  知识图谱提示	89
2.5.3  外部知识库集成	91
2.5.4  检索增强生成提示	91
2.5.5  知识一致性检查	92
2.5.6  基于反馈的知识修正	93
2.6　提示词的评估体系	94
2.6.1  评估维度	94
2.6.2  评估方法	95
2.6.3  评估指标	96
2.6.4  评估流程	96
2.7　提示工程发展趋势	97
2.7.1  自动化程度不断提高	97
2.7.2  多模态融合	98
2.7.3  个性化与定制化	98
2.7.4  伦理与合规性的重视	100
2.7.5  持续学习与进化	101
第3章  AI智能体：ChatBI的“多核引擎”，让效率全面提升	102
3.1　AI智能体概述	103
3.1.1  什么是AI智能体	103
3.1.2  AI智能体的结构	105
3.1.3  AI智能体的特征	110
3.1.4  AI智能体如何工作	111
3.1.5  AI智能体的类型	113
3.1.6  ChatBI中AI智能体的用途	120
3.2　AI智能体推理范式	121
3.2.1  ReAct：推理与行动	121
3.2.2  ReWOO：无观察推理	123
3.2.3  Plan ＆ Solve：规划求解	125
3.2.4  LLM Compiler：并行编排	126
3.2.5  Basic Reflection：基本反思	128
3.2.6  Reflexion：增强反思	130
3.2.7  Self-Discover：自主探索	131
3.2.8  LATS：语言智能体树搜索	133
3.3　基于LLM的单智能体实现	135
3.3.1  聊天程序示例	135
3.3.2  多轮对话	136
3.3.3  函数调用	139
3.3.4  自动执行	145
3.3.5  自定义Agent类	148
3.4　基于LLM的多智能体协作	152
3.4.1  单智能体的问题	152
3.4.2  智能体工作交接	152
3.4.3  双层客服案例	156
3.4.4  研究报告案例	159
3.4.5  多智能体协作方式	163
3.4.6  多智能体数据共享和传递	165
3.5　AI智能体工作流	167
3.5.1  工作流的定义	167
3.5.2  工作流的特点	168
3.5.3  多智能体存在的问题	168
3.5.4  构建高效的智能体	169
3.5.5  提示链	170
3.5.6  路由选择	171
3.5.7  并行化	173
3.5.8  协调者与执行者	175
3.5.9  评估者与优化者	179
3.6　实战案例1：从零搭建智能数据交互平台	180
3.6.1  功能说明	181
3.6.2  Panel框架	181
3.6.3  聊天机器人	184
3.6.4  问题推荐	189
3.6.5  多轮对话	191
3.6.6  工具调用	192
第4章  检索增强生成：助力ChatBI精准理解业务，高效赋能决策	194
4.1　RAG概述	195
4.1.1  什么是RAG	195
4.1.2  为什么需要RAG	196
4.1.3  RAG的工作流程	197
4.1.4  RAG的优点与缺点	200
4.1.5  RAG在ChatBI场景中的应用	202
4.1.6  RAG面临的挑战	203
4.2  RAG核心技术	205
4.2.1  RAG提示词设计	205
4.2.2  文本切块与向量化	210
4.2.3  向量数据库	213
4.2.4  RAG检索器	216
4.2.5  RAG生成器	218
4.2.6  RAG查询引擎	221
4.2.7  RAG对话引擎	222
4.2.8  结构化输出	225
4.3  RAG优化方法	228
4.3.1  召回环节优化	228
4.3.2  RAG框架的优化逻辑	230
4.3.3  召回环节评估	232
4.3.4  模型回答评估	234
4.4  智能体型RAG	236
4.4.1  什么是智能体型RAG	237
4.4.2  智能体型RAG是如何工作的	237
4.4.3  单智能体型RAG	239
4.4.4  多智能体型RAG	239
4.4.5  层次化智能体型RAG	240
4.4.6  智能体型自纠正RAG	241
4.4.7  自适应智能体型RAG	242
4.4.8  图基智能体型RAG	242
4.4.9  智能体型文档工作流	245
4.5  实战案例2：构建业务知识库	246
4.5.1  功能说明	246
4.5.2  创建向量数据库	248
4.5.3  数据分片与导入	249
4.5.4  数据检索	250
4.5.5  构建RAG智能体	252
4.5.6  RAG使用案例	254
第5章  大语言模型微调：驱动ChatBI个性化与精准洞察	256
5.1  大语言模型微调的基础概念	257
5.1.1  微调的定义与核心价值	257
5.1.2  预训练与微调的关系	258
5.1.3  全量微调的基本原理	259
5.2  参数高效微调	262
5.2.1  适配器微调	262
5.2.2  前缀微调	264
5.2.3  提示微调	266
5.2.4  低秩适配技术	267
5.2.5  模型分层冻结策略	269
5.3  多任务学习与持续学习微调	271
5.3.1  多任务学习框架设计	271
5.3.2  持续学习中灾难性遗忘的应对策略	273
5.3.3  课程学习与渐进式微调的实现方法	274
5.4  微调中的数据工程	276
5.4.1  小样本数据增强技术	276
5.4.2  数据毒化防御机制	278
5.4.3  领域迁移数据选择策略	278
5.5  分布式微调技术	279
5.5.1  模型并行与数据并行优化	280
5.5.2  混合精度训练方法	281
5.5.3  梯度压缩与通信效率提升	282
5.6  微调评估体系	283
5.6.1  传统评估指标	284
5.6.2  健壮性测试方法	286
5.6.3  领域泛化能力评估	288
5.7  新兴微调技术	290
5.7.1  蒸馏—微调协同优化	290
5.7.2  强化学习驱动的微调	291
5.7.3  联邦学习中的隐私保护微调	293
第6章  对话理解：提升ChatBI的自然交互与上下文感知能力	295
6.1　意图识别	296
6.1.1  基于LLM的意图分类	296
6.1.2  智能体辅助的意图理解	297
6.1.3  复杂场景下的意图建模	298
6.2　状态管理	299
6.2.1  对话状态跟踪	299
6.2.2  智能体驱动的状态管理	301
6.2.3  基于权限的冲突预防	302
6.2.4  长短期记忆协同	302
6.2.5  跨会话记忆迁移	304
6.3　语义增强	304
6.3.1  知识图谱赋能的语义理解	304
6.3.2  LLM预训练模型的语义扩展	306
6.3.3  智能体在语义增强中的角色	309
6.4　交互优化	311
6.4.1  自然语言生成	311
6.4.2  智能体驱动的用户体验设计	312
6.4.3  提示词与交互策略的协同优化	313
6.5　结构化指令生成	313
6.5.1  技术演进与核心挑战	314
6.5.2  SQL生成	315
6.5.3  领域语言生成	325
6.5.4  接口调用	331
6.5.5  代码生成	337
6.6　执行智能体	341
6.6.1  基于LLM的执行智能体架构	341
6.6.2  多智能体协作的任务执行	343
6.6.3  异常处理与容错机制	345
6.7　实战案例：构建数据查询智能体	346
6.7.1  功能说明	346
6.7.2  数据集介绍	347
6.7.3  M-Schema表示方法	348
6.7.4  构建Query智能体	350
6.7.5  智能问数案例	354

第7章  智能分析：赋能ChatBI深度洞察数据，精准驱动业务增长	358
7.1　数据预处理	359
7.1.1  数据清洗与标准化	359
7.1.2  字段映射与语义理解	360
7.1.3  数据转换与增强	361
7.1.4  动态数据更新	363
7.1.5  上下文感知预处理	364
7.2　相关性分析	365
7.2.1  特征选择与降维	366
7.2.2  关联规则挖掘	367
7.2.3  多维数据关联	368
7.2.4  因果推断	369
7.2.5  实时相关性计算	370
7.3　异常检测	371
7.3.1  统计方法	371
7.3.2  基于LLM的规则推理	372
7.3.3  动态阈值调整	373
7.3.4  异常模式库构建	374
7.3.5  用户反馈闭环	375
7.4　智能归因	376
7.4.1  贡献度分解	377
7.4.2  影响因素识别	377
7.4.3  归因路径分析	378
7.4.4  归因模型训练	379
7.4.5  交互式归因	380
7.5　预测分析	380
7.5.1  时间序列预测	381
7.5.2  模型动态选择	382
7.5.3  实时预测与预警	383
7.5.4  预测结果解释	384
7.6　模式识别	385
7.6.1  聚类分析	385
7.6.2  序列模式挖掘	386
7.6.3  模式库动态更新	388
7.6.4  语义模式匹配	389
7.6.5  模式推荐	390
7.7　数据可视化	390
7.7.1  智能图表推荐	391
7.7.2  动态数据渲染	393
7.7.3  交互式探索	396
7.7.4  可视化模板适配	398
7.7.5  知识增强图表	400
7.8　复杂计算	402
7.8.1  SQL生成与优化	402
7.8.2  分布式计算	404
7.8.3  资源动态调度	406
7.8.4  计算准确性验证	409
7.9　实战案例：构建数据可视化智能体	411
7.9.1  功能说明	411
7.9.2  Pygal库介绍	412
7.9.3  构建数据可视化智能体	414
7.9.4  智能问数案例	418
第8章  用户交互：打造ChatBI的无缝体验与高效沟通	421
8.1　应用形态多样化	422
8.1.1  跨平台适配与终端兼容	422
8.1.2  界面动态配置能力	424
8.1.3  多模态交互入口设计	425
8.1.4  智能客服与主动服务集成	426
8.1.5  安全与权限分级控制	428
8.2　功能交互设计	429
8.2.1  多模态交互支持	429
8.2.2  数据协作	430
8.2.3  客服支持	432
8.2.4  交互安全性设计	433
8.3　体验优化策略	434
8.3.1  问答体验优化	435
8.3.2  用户反馈与持续优化	436
8.3.3  个性化交互设计	438

在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为企业决策、运营和发展不可或缺的核心资产。然而，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息，转化为实际的商业洞察和决策支持，一直是困扰企业和数据从业者的难题。传统商业智能（BI）工具虽然在数据分析领域占据重要地位，但其操作复杂、学习成本高、依赖专业数据分析师等问题，限制了数据价值的广泛传播和应用。正是在这样的背景下，ChatBI应运而生，它融合了自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）和数据分析等前沿技术，以一种更加直观、便捷的方式，让数据与用户之间的交互变得更加自然流畅，极大地降低了数据分析的门槛，为商业智能领域带来了根本性的变革。
作为一名深耕数据领域十余年的从业者，我亲身经历了数据技术的飞速发展和企业对数据需求的不断升级。在这个过程中，我深刻感受到，尽管数据的重要性日益凸显，但许多一线业务人员因为缺乏专业的数据分析技能，无法充分利用数据来指导工作，而导致数据的价值无法得到充分释放。同时，我也看到大语言模型技术的迅猛发展，它在自然语言理解、文本生成等方面展现出了强大的能力，为解决数据分析中的难题提供了新的思路和方法。ChatBI正是将大语言模型与数据分析相结合的产物，它有望成为连接数据与业务的桥梁，让数据真正为企业的每一个角落赋能。
基于这样的认识，我决定撰写这本书，希望能够为读者提供一个全面、系统的ChatBI学习和实践指南。在写作过程中，我深入研究了大量相关资料，包括NL2SQL（自然语言到SQL的转换）、指标API、基于Python实现复杂计算等多种通过大语言模型获取数据的方法。这些技术手段都是为了让数据的获取和分析变得更加高效、便捷，而ChatBI正是将它们整合在一起的最佳载体。例如，NL2SQL技术能够将用户的自然语言问题自动转换为SQL查询语句，从而简化对关系数据库的访问，让不懂SQL的业务人员也能轻松获取所需数据；指标API则可以为用户提供标准化的数据接口，方便他们快速获取关键业务指标；基于Python的复杂计算则能够满足一些高级数据分析需求，为用户提供更深入的数据洞察。通过这些技术的有机结合，ChatBI能够实现数据的智能查询、分析和可视化，为用户提供一站式的数据分析解决方案。
在书中，我不仅介绍了ChatBI的基础概念、核心技术、应用场景和发展趋势，还结合实际案例，详细展示了如何构建AI智能体、业务知识库，以及如何实现数据的智能查询与可视化等功能。这些内容旨在帮助读者更好地理解ChatBI的工作原理和实践方法，激发他们探索和应用ChatBI技术的兴趣。我相信，ChatBI将颠覆传统BI的模式，让更多不懂数据分析的人也能够快速构建自己的数据资源和看板，将数据快速集成到业务流程中，从而提高企业的整体运营效率和竞争力。
此外，我也希望通过这本书与广大读者朋友进行交流和讨论。在写作过程中，我深刻体会到，技术的发展离不开社区的共同努力和智慧的碰撞。我相信，通过与读者的互动，我们可以共同发现ChatBI技术在实际应用中的问题和挑战，共同探索解决方案，推动ChatBI技术的不断发展和完善。无论是数据分析师、企业决策者，还是技术开发人员，我都期待与你一起在这个充满机遇和挑战的领域中前行，共同见证ChatBI为企业和社会带来的变革。
总之，我写这本书的初衷是希望能够为读者打开一扇通往ChatBI世界的大门，让更多的人了解和掌握这项前沿技术，从而在数字化时代更好地利用数据驱动决策，提升企业的竞争力。我相信，随着ChatBI技术的不断发展和应用，它将在未来的商业领域中发挥越来越重要的作用，为企业的数字化转型和创新发展提供强大的动力。
特别说明
读者在阅读本书的过程中，可能会接触到一些代码示例和实现思路。在此，特别说明以下几点。
1. 代码示例的性质
本书中的代码主要用于展示技术实现思路，帮助读者理解相关概念和方法。这些代码并非为生产环境而设计，可能无法直接在实际项目中使用。由于开发环境的差异（如操作系统、软件版本等），在直接运行这些代码时可能会遇到错误。如果遇到此类问题，欢迎读者通过邮件（youhaolin@aliyun.com）与我联系。
2. 代码的完整性
由于篇幅限制，本书中的部分代码以伪代码的形式呈现，仅用于说明实现思路。这些伪代码可能并不完整，无法直接运行。建议读者在参考这些思路时，根据自己的实际需求进行调整和完善，而不是直接使用。
3. 大语言模型提示词的使用
本书中涉及的大语言模型提示词（Prompt）主要以中文形式呈现，且在编写时主要考虑了示例性和易读性。这些提示词可能未经严格的测试和优化，因此不建议读者直接将其用于生产环境。在实际应用中，建议根据具体场景对提示词进行专业调试和优化，以确保其在正式环境中的稳定性和准确性。
鉴于技术领域日新月异，欢迎关注我的公众号（easy_papers）。这里会定期更新行业技术动态，分享书中未能完全展开的深入讨论和实战案例。这些内容将陆续公布，供读者参考和学习。还可以在公众号留言区与其他读者交流心得，共同探讨技术难题。

本书的主要内容 
本书全面、深入地探讨了ChatBI技术的各个方面，旨在为读者提供一个系统性的学习和实践指南。主要内容包括以下几个方面。
1. ChatBI基础与概念
?	初识ChatBI：从商业智能（BI）的定义与演化出发，详细介绍了ChatBI的概念、特点及其与传统BI的区别。同时，探讨了ChatBI的核心价值、优势与面临的挑战，帮助读者建立对ChatBI的初步认识。
?	行业生态与产品特性：深入分析了ChatBI的行业生态，包括业界前沿动态和主流ChatBI产品。此外，详细介绍了ChatBI的产品特性，如多端互联、多源数据接入、意图识别、智能问答、智能绘图和智能分析等，展示了ChatBI的强大功能和应用潜力。
2. 核心技术与架构
?	提示工程：作为ChatBI的关键技术之一，本书深入探讨了提示工程的概念、类型、设计原则和优化方法。介绍了多种经典提示框架，如ICIO、CRISPE、RACE等，并探讨了推理增强技术和知识整合策略，帮助读者掌握如何通过提示工程提升ChatBI的交互体验。
?	AI智能体：AI智能体是ChatBI的“多核引擎”，本书详细介绍了AI智能体的结构、特征、工作方式及其在ChatBI中的应用。探讨了多种AI智能体推理范式，如ReAct、ReWOO、Plan ＆ Solve等，并通过实战案例展示了AI智能体的实现过程。
?	检索增强生成（RAG）：RAG技术是ChatBI精准理解业务的重要支撑。本书详细介绍了RAG的工作流程、核心技术、优化方法以及在ChatBI场景中的应用。通过实战案例，展示了如何构建业务知识库，帮助读者理解RAG在实际应用中的价值。
?	大语言模型微调：大语言模型微调是实现ChatBI个性化与精准洞察的关键技术。本书介绍了微调的基础概念、参数高效微调方法、多任务与持续学习策略，以及微调中的数据工程和分布式技术。通过微调评估体系和新兴微调技术趋势的探讨，为读者提供了全面的微调技术指导。
3. 应用与实践
?	对话理解：对话理解是ChatBI实现自然交互的核心。本书详细介绍了意图识别、状态管理、语义增强和交互优化等技术，帮助读者理解ChatBI如何通过对话理解提升用户体验。同时，探讨了结构化指令生成和执行智能体的设计与优化，通过实战案例展示了如何构建数据查询智能体。
?	智能分析：智能分析是ChatBI赋能商业决策的关键环节。本书从数据预处理、相关性分析、异常检测、智能归因、预测分析、模式识别、数据可视化、复杂计算等多个方面，详细介绍了智能分析的技术和方法。通过实战案例，展示了如何构建数据可视化智能体，帮助读者掌握智能分析在实际应用中的价值。
?	用户交互：用户交互是ChatBI成功的关键。本书探讨了如何通过跨平台适配、多模态交互设计和体验优化策略，打造无缝的用户体验。介绍了应用形态多样化、功能交互设计和体验优化策略等内容，帮助读者理解如何通过用户交互设计提升ChatBI的应用效果。
4. 发展趋势与展望
?	ChatBI的发展趋势：本书不仅介绍了ChatBI的现状，还探讨了其未来的发展趋势，如多模态交互、智能推理、数据安全与隐私保护等。通过这些内容，读者可以全面了解ChatBI的发展方向，为未来的实践做好准备。
?	实战案例：本书通过多个实战案例，如智能数据交互平台、业务知识库、数据查询智能体和数据可视化智能体的构建，让读者直观地感受到ChatBI在实际应用中的强大能力。这些案例涵盖了从需求分析、系统设计到实现和优化的全过程，具有很强的实践指导价值。

本书适合什么人阅读 
本书适合以下几类读者阅读。
1. 数据分析师与商业分析师
?	提升工作效率：对于数据分析师和商业分析师来说，ChatBI技术能够极大地提升数据分析和决策支持的效率。本书详细介绍了ChatBI的智能分析功能，如智能问答、数据预处理、相关性分析、异常检测等，帮助他们快速获取数据洞察，减少手动分析的时间和精力。
?	掌握前沿技术：随着数据分析领域的不断发展，掌握最新的技术工具是提升竞争力的关键。本书深入探讨了ChatBI的核心技术，如AI智能体、提示工程和大语言模型微调，帮助分析师紧跟行业前沿，更好地应对复杂的数据分析任务。
2. 企业决策者与管理者
?	理解技术价值：企业决策者和管理者需要了解最新的技术趋势，以便为企业的数字化转型做出明智的决策。本书不仅介绍了ChatBI的技术原理，还探讨了其在企业决策支持、数据分析民主化、即时数据洞察等多场景中的应用，帮助决策者理解ChatBI如何为企业的业务增长赋能。
?	优化决策流程：通过智能分析和数据可视化功能，ChatBI能够为决策者提供实时、准确的数据支持，优化决策流程。本书中的实战案例展示了如何利用ChatBI构建AI智能体和业务知识库，帮助决策者更好地利用数据驱动决策。
3. 技术开发人员与数据工程师
?	深入技术实践：对于技术开发人员和数据工程师而言，本书提供了丰富的技术细节和实战案例，帮助他们深入理解ChatBI的核心技术，如AI智能体、检索增强生成（RAG）、大语言模型微调等。书中不仅介绍了理论知识，还提供了具体的实现方法和优化策略，具有很强的实践指导价值。
?	构建智能应用：本书通过多个实战案例，如AI智能体实战、构建业务知识库、数据查询智能体和数据可视化智能体等，展示了如何将ChatBI技术应用于实际项目中。这些案例涵盖了从需求分析、系统设计到实现和优化的全过程，帮助开发人员快速掌握如何构建智能商业应用。
4. 学术研究人员与高校学生
?	前沿研究参考：ChatBI作为新兴的交叉领域，融合了人工智能、自然语言处理、商业智能等多学科知识。本书详细介绍了ChatBI的理论基础、核心技术和发展趋势，为学术研究人员提供了丰富的研究参考，帮助他们更好地把握该领域的前沿动态。
?	学习与实践：对于高校学生，尤其是计算机科学、数据分析、商业管理等相关专业的学生，本书是一本很好的学习教材。通过阅读本书，学生可以系统地学习ChatBI的核心技术，并通过实战案例进行实践，为未来的职业发展打下坚实的基础。
5. 对ChatBI技术感兴趣的读者
?	拓展知识边界：对于任何对ChatBI技术感兴趣的读者，本书都是一本全面、系统的入门读物。无论是对行业新手，还是对希望深入了解该领域的专业人士，本书都能提供丰富的知识和实用的指导。
?	探索技术应用：本书不仅介绍了ChatBI的技术原理，还探讨了其在不同行业中的应用案例，帮助读者更好地理解ChatBI的实际价值，激发探索和应用该技术的兴趣。
本书内容虽然涵盖了从基础到进阶的诸多方面，但限于作者水平，可能仍有遗漏或不够完善之处。若读者通过阅读本书，能对ChatBI的核心技术、应用场景和发展趋势有更深入的了解，并在数字化时代实现智能商业决策的过程中获得一些启发，那便是我最大的荣幸。
                                                             游皓麟
                                                   2025年3月27日于深圳

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