阿里云百炼析言 GBI 介绍:基于通义大模型实现自然语言数据查询 ChatBI
说起数据分析,很多团队都在头疼一个问题:怎么让业务人员也能像数据分析师一样,轻松地从数据里挖出价值?自然语言查询(NL2SQL)这条路,以前总觉得门槛高、落地难。直到阿里云百炼推出了析言GBI,这个局面才真正开始改变。
简单来说,析言GBI就是一款基于大模型的智能数据分析产品。它的核心是让你用自然语言跟数据“对话”,实现真正意义上的ChatBI。背后用的是多智能体框架,系统会根据你问题的复杂程度,自动调度不同的智能体去执行任务,而且整个过程都可以流式输出结果。对于开发者来说,它不仅提供了端到端的对话API,还支持按原子步骤拆开来调用API——这意味着集成到现有系统里,灵活度非常高。
它的核心能力主要体现在这几个方面:
- :不是那种只能回答“销售额是多少”的简单AI,它能理解复杂的业务逻辑和上下文。
高度智能
- :复杂问题会被自动拆解,精准匹配到对应的数据表,再生成SQL。整个过程在后台就像有多个专家在协作。
多智能体调度
- :支持MySQL、PostgreSQL协议的数据源,连Excel表格都能直接上传提问。
多数据源
- :可以在公共云上跑,也能用公共云+本地混合部署的模式,支持VPC私有网络访问,数据安全这块有保障。
安全部署
析言GBI收费标准
目前析言GBI提供了三个版本,主要根据业务复杂度和定制需求来区分。具体价格可以去官网查看,这里把核心差别拆解一下。
标准版turbo
- :开箱即用,适合业务逻辑相对简单、问题表达明确的场景。主要解决“单表查询”和“聚合函数生成”这类需求。
适用场景
- :299元/月,包含5rpm的请求速率和500个问题调用。
计费方式
标准版mix
- :适合业务相对复杂的场景。比标准版turbo多了一个关键能力——案例库管理自运营工具,你可以通过它来调优模型效果。
适用场景
- :499元/月,同样包含5rpm和500个问题调用。
计费方式
定制版turbo
- :如果你的业务场景比较固定,用户提问范围也相对收敛,这个版本就合适了。它支持模型定制与微调,还能做混合部署。
适用场景
- :模型订阅费+模型微调tokens消耗费+模型部署独占推理费,属于按需付费的定制化方案。
计费模式
析言GBI功能优势
聊完价格,再来看它到底强在哪,这几点才是真正值得关注的。
多智能体工程框架实现智能任务调度
这是它最核心的技术亮点。系统会根据你的问题,自动编排任务,从自然语言理解、智能选表、NL2SQL生成,到最后的智能图表绘制和结论总结,一气呵成。整个过程就像有一个AI项目经理在后台指挥。
多轮对话支持与上下文记忆
你问“上个月销售额是多少”,它能记住。然后你追问“跟去年同月比呢”,它也能正确理解这是在对比。这种多轮对话能力和上下文记忆,让交互体验非常连贯,不用每次都把问题重复一遍。
智能图表可视化与总结生成
数据出来之后,它会自动选择合适的图表类型来呈现,还会生成一段分析总结。这一点对业务人员特别友好——不用自己琢磨怎么画图,直接看结论就行。
业务领域知识自运营
这个功能解决了NL2SQL落地的一个核心痛点:通用模型很难理解业务里的“黑话”。比如你说“上月动销率”,如果模型不懂这个业务指标,它可能生成错误的SQL。析言GBI提供了案例库自运营工具,你可以把常见的业务问题和对应的正确SQL作为案例喂给它,模型就能越用越准。
数据源多样性
支持公网或VPC方式连接阿里云上的云数据库,也支持公网连接本地MySQL、PostgreSQL,甚至可以直接上传Excel表格进行即时问答。这意味着不管你的数据在哪,基本都能接进来。
灵活的部署与集成方案
完全公共云部署、公共云+本地数据库混合部署,这两种模式都支持。同时,除了SAAS产品本身,还提供了对话API,方便你集成到自己的业务系统里。
析言GBI常见问题FAQ
Q:遇到问题找谁解决?
A:可以加入析言GBI用户体验群,运营同学会在线答疑。
Q:数据库连接错误是为什么?
A:排查这几个方向:1、URL格式是否正确。2、URL是否非公网可访问。3、数据库是否有访问IP限制,需要把析言GBI的公网IP(39.107.142.91)加入白名单。4、数据库账号是否正确。
Q:RPM什么意思?
A:就是每分钟最多能处理多少个问题请求。用自然语言提问一次就算一个请求。注意,如果模型还没返回结果就中断了请求,这个请求同样会被消耗掉。
Q:效果不达预期,怎么优化?
A:可以试试这几个方法:1、把复杂问题拆成几个简单问题。2、补充数据表的字段描述和schema信息。3、增加业务逻辑的解释说明。4、添加更多的典型案例。
Q:关于日期相关的错误,有什么优化建议?
A:建议使用YYYY-MM-DD格式,并且在列描述里注明“日期列,格式为YYYY-MM-DD”。同时,提问时也尽量明确到具体日期。


