嗨，我是范米花兒，繼續分享ChatBI（AI+BI）相關內容。
 
之前，我分享了兩篇關于 ChatBI 的筆記，內容涵蓋競品總結、功能點以及提問方式。不過，這些都僅停留在應用層面。然后，許多小伙伴、甚至公司領導向我詢問「ChatBI 究竟是如何實現的？」，我瞬間懵逼。畢竟作為一名設計師，這一問題遠遠超出了我的認知范疇。
 
直到有一次，我在帆軟 ChatBI 官網上看到其原理圖，當時看不懂圖上任何一個概念。于是，我開始翻閱資料，并借助 AI 的幫助，對一系列專業術語進行解讀，這才總算了解了個大概。
 
因此，在這篇筆記中，我想通過一個真實的問答場景，來剖析從自然語言提問→智能回答的過程中，究竟運用了哪些技術，以及背后的流程是怎樣的。
 
大綱內容：
1: 元數據模塊：知識圖譜、數據模型、用戶畫像及行為歷史
2: 語義解析器：規則模型解析、大語言模型解析、領域詞表
3: 查詢與可視化流程：查詢執行、圖表推薦引擎、數據解釋模塊
 
聲明：若有專業人士對筆記內容有任何建議，歡迎留言。