大模型如何把企业的数据用起来

AI 2.0时代，大模型作为生产力工具和创意辅助工具，已经在众多消费与企业级场景中落地。智能客服、新闻生成、代码辅助开发……这些应用大家已经不陌生了。

那么，聚焦到一个更具体、也更关键的问题：对于企业内部的数据资产，大模型到底能带来哪些实质性的改变？

答案很明确：

在数据管理与应用这个领域，大模型最大的价值，在于它能极大地降低企业内部的数据消费门槛。这背后，有着巨大的探索空间。

1. 如何用好非结构化数据

先说说非结构化数据这事儿。企业里大量的文档、图片，都属于这类。存储成本高、处理难度大，这账本上的数字确实让人头疼。

相比那些在信息系统中规规矩矩的关系型数据，

。应用少，深度也不够，这是行业的普遍痛点。

好在，大模型的到来，给非结构化数据的处理和利用带来了碘伏性的变化。具体来说，集中在三个方面：

。

这个方向，企业确实可以考虑投入应用了。

1.1 数据分类和标注

以前，更多依赖BERT这类自然语言处理模型来完成文本分类、情感分析、实体识别。模型通过学习语言的结构和语义，来理解和标注文本内容。

现在，GPT这类大语言模型显然更进了一步，能捕捉到更丰富的语言特征。通过增量预训练、微调，以及Prompt工程，就能搞定特定场景的文本分类任务。

而

的崛起，又把这个能力扩展到了图像、音频、视频。它能提取这些非结构化数据背后的文字含义，为今后的检索和进一步利用铺平道路。

1.2 结构化数据提取

大模型在文本理解和提取上的能力，可以说是得天独厚。它可以从一堆杂乱的非结构化数据中，精准地提取关键信息和特征——实体、关键词、主题，都不在话下。

举个例子。研究人员做行业研究时，通常得在互联网的海量网页上，手动阅读、判断、提取信息，再录入数据库。整个过程，耗时耗力，还容易出错。

但借助大模型的文本抽取、推理能力，以及few-shot、in-context learning等技术，这一切都可以自动化。抓取、预处理、分析，

，然后导入原有的关系型数据库或信息系统。

这样一来，研究人员的工作效率，提升得可不是一星半点。

1.3 知识图谱构建

用大模型辅助构建知识图谱，最近是个热门话题。

大模型可以通过

，基于企业积累的大量知识文档，快速搭建出一个结构化的知识网络。这些知识保存到中，后续查询和利用就方便多了。

更有意思的是，企业用大模型能力构建的知识图谱，反过来又能反哺自身。在垂直领域大模型的应用中，比如检索增强生成（RAG）智能问答场景，有了知识图谱的加持，模型就能更好地理解用户提问中的专业术语，给出更专业、更准确的回答。

2. 如何用好现有数据库

很多企业的数据都沉淀在传统的关系型数据库或数据仓库里。业务人员想要用数据，通常得走IT部门的流程，等应用开发或者BI报表出来。这个过程，短则数天，长则数周甚至数月。

而大模型带来的变革，就是

。实现方式主要是NL2SQL和ChatBI。

业务人员只需要用自然语言和模型对话，就能拿到想要的数据，还能以图表形式呈现，直接用到文档和报告里。

2.1 自然语言查询 - NL2SQL

实现自然语言查询，核心是把用户的提问，翻译成数据库能理解的SQL语句，或者应用接口能响应的API调用。

前者，靠的是

技术。现在，模型转换成SQL的准确度已经大幅提升，尤其是单表查询，基本达到了实用水平。

如果数据存放在一张结构清晰、易于理解的大宽表里，直接用NL2SQL模型，完全没问题。

但现实情况往往更复杂。企业内部有大量孤立的信息系统和数据库，表数量动辄几百上千，库表结构不规范，跨表查询计算多。在这种复杂环境下，直接使用NL2SQL技术，离预期目标还有一段距离。

2.2 对话式BI - ChatBI

传统BI软件在数据分析、可视化、权限管理等方面已经很成熟。现在，把大模型的自然语言理解能力嫁接到上面，就催生了对话式BI产品。

这种产品能让业务人员通过自然语言对话，自助式获取准确的数据。目前，不少厂商都基于自己的BI能力，推出了对话式BI产品。

比如，网易数帆基于自研大模型发布了ChatBI，在网易云音乐内部落地应用。它主打四个特性：需求可理解、过程可验证、用户可干预、产品可运营。

可以说，自然语言查询和分析是未来的趋势。它将极大降低企业内数据消费的门槛，让普通用户以更直观、更自然的方式与数据交互，从而提升数据分析的效率和可访问性。

3. 如何用好现有知识库

最近测试了一个智能客服机器人，效果还不错。

基于Dify、Coze这类大模型PaaS服务，搭建一个智能客服机器人已经非常容易。简单配置一下，就能生成并部署。

但要让客服机器人真正实用，关键不在于技术，而在于知识。必须提供足够相关知识。通过

，先检索到准确信息，再让大模型生成回答——这种的方法，已经成为主流。

提供知识，就需要上传各种文档资料：用户手册、操作手册、官方网页、常见问题Q&A、宣传资料，等等。

技术层面，根据段落结构和语义，提取这些文档中的文本内容，转换为向量，存储到向量数据库，并建立索引，形成

。

如果企业已经建设了

，那这套系统里积累的知识就有新用途了。在此基础上建设向量知识库，就相对容易。否则，企业需要先搜集、梳理这些文档资料，并建立长效的管理机制，确保知识库的持续扩充和更新。

这个知识库，无论是对内对外提供智能问答，还是

，都将极大提升企业员工的效率。

4. 给企业的两点建议

未来已来。

大模型等新兴技术，正在帮助企业更好地管理和利用非结构化数据。通过NL2SQL、ChatBI技术，可以高效利用现有的SQL数据库；通过RAG检索增强生成技术，能充分发挥现有知识库的价值。

在当下，企业要构建新的竞争优势，管好数据、用好数据，是绕不开的一步。

最后，两点建议：

依托数据采集、汇聚、治理、分析的平台工具，积极开展数据治理——包括非结构化数据在内。统一数据标准，

，为数据的进一步使用做好准备。这是地基。

结合业务特点和需求场景，积极探索AI与大数据技术的应用。敢于投入，

。这不仅能提高生产效率、提升用户体验，更能帮助企业构建长期的竞争优势。