ChatGPT 作為基于人工智能技術驅動的自然語言處理工具，一經發布即引爆科技熱潮。而在數據分析領域，ChatGPT 技術更是為 BI 場景應用帶來了無窮想象力。

作為數據分析與智能決策領域的引領者，觀遠數據始終秉承著「讓業務用起來」的理念，專注產品創新，以智能化技術賦能更多用戶高效、敏捷地用數據、做決策。觀遠數據現已接入微軟 Azure OpenAI 商用服務權限，成為首批使用 Azure OpenAI 的中國公司之一。

微軟 Azure 是 OpenAI 獨家云服務提供商，觀遠數據現可在云平臺上直接調用 OpenAI 模型，包括 GPT-3.5、Codex 和 DALL.E 模型，并享有 Azure 可信的企業級服務和為人工智能優化的基礎設施。

觀遠數據結合 ChatGPT 技術與數據應用實踐經驗，打造國內首個“BI Copilot 產品化應用系列”。近日，BI Copilot 產品化應用系列首發產品 Chat2SQL（beta版）正式上線 。

Chat2SQL 是一款瀏覽器插件，可以在 ETL 開發中實現自然語言生成 SQL、解釋 SQL 等功能。圍繞“快速上手、廣泛推廣、活躍用起來”而建設的 Chat2SQL，能以極低的使用門檻幫助更多業務人員快速自主進行 BI 分析，有效減少 IT 繁瑣的取數、做表工作。

Chat2SQL 上線，構建數據處理新范式

基于 ChatGPT 技術，Chat2SQL 可以與業務人員進行自然語言交互，從而理解業務人員想要的數據分析結果，生成相應的 SQL 查詢語句。此舉可以幫助不熟悉 SQL 語言的業務人員更輕松、快速、準確地獲取所需數據；另一方面，Chat2SQL 可以解釋 SQL，業務人員能更好地理解和利用 SQL 語言，協助進行數據查詢、分析和可視化。

Chat2SQL 以瀏覽器插件形式協助進行數據處理。當需要進行 SQL 開發時，只需一鍵喚起插件，通過交互式的提問，插件即可自動生成 SQL、解釋 SQL。交互式提問下的 SQL 構建，可以帶來很多好處。首先可以不斷修正錯誤，即便一開始有偏差，但隨著交互的深入，最終可以獲取準確結果；其次應對非常復雜的 SQL 時，通過交互式方式層層生成 SQL，再一步步構建出最終成果，準確性將得到極大提升。這或將成為一個全新的構建范式。

1、生成 SQL：自動化，交互式

Chat2SQL 能通過自然語言交互協助生成 SQL 查詢語句。以實際工作流程為例：

1. 接收用戶的自然語言查詢請求，例如“每個品牌的退款額是多少”；

2. 將用戶的查詢請求轉化為機器可理解的 SQL，例如“SELECT `商品名稱`, SUM(`退款金額`) AS `退款額` FROM input1 GROUP BY `商品名稱`”，將生成的 SQL 查詢語句返回給用戶；

3. 進一步交互式的追問，例如“再加上渠道維度”；

4. 再次轉換為 SQL，例如“SELECT `商品名稱`, `渠道`, SUM(`退款金額`) AS `退款額` FROM input1 GROUP BY `商品名稱`, `渠道`”，并返回給用戶。

Chat2SQL 集合了 ChatGPT 能力，可以識別自然語言查詢請求中的實體、關系和條件，并將其轉化為 SQL 返回給用戶，有效提高了數據查詢的效率和準確性。

2、解釋 SQL：更易懂，高效能

除去生成 SQL 語句，反過來，Chat2SQL 也提供了解釋 SQL 語句的能力。同樣以實際工作流程為例：

1. 接收用戶提供的SQL查詢語句；

2. 使用ChatGPT訓練的自然語言生成模型將SQL查詢語句轉化為易懂的自然語言句子；

3. 進行交互式提問，例如“這段 SQL 是否可做進一步性能優化”。

通過解釋 SQL 查詢語句，將 SQL 轉化為易懂的自然語言，乃至后續交互式的互動提問，Chat2SQL 有效提高用戶對數據查詢語句的理解和使用效率。

目前，Chat2SQL 已在觀遠數據內部進行了大規模實踐應用，還將在更精準的語義理解、更高效的查詢生成、更廣泛的應用場景中進一步發展。此次 Chat2SQL 正式對外發布，觀遠數據期望給更多企業用戶提供最新的 AI 技術能力支持，進一步提升數據分析與智能決策能力，實現自主、敏捷的數據賦能目標。

觀遠數據自成立以來，始終致力于數據智能領域的長遠創新。Chat2SQL 的誕生，正是觀遠數據聚焦“讓業務用起來”，深耕產品體驗夯實技術實力的其中一環。觀遠數據還將持續迭代不斷精進，在數據接入、數據探索、數據處理、數據可視化、數據分析、行動建議等等 BI 數據分析與決策的全鏈路中，推出更多 BI Copilot 產品化應用系列，讓用戶享受到數據驅動帶來的降本、增效、提質的真正價值。