在 ChatBI（基于自然语言交互的商业智能）的技术实现中，如何高效处理复杂问题是一个核心挑战。传统的单一模型往往难以同时满足高准确性、高性能和低成本的需求。为此，衡石科技通过引入 DeepSeek 的推理模型与混合专家模型，成功优化了 ChatBI 的问答系统。本文将从模型选择的角度，探讨衡石科技如何通过推理模型与混合专家模型的结合，提升 ChatBI 在处理复杂问题时的能力，并分析未来模型技术的发展方向。

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，许多企业在数据资产的利用上仍面临诸多挑战，例如数据分析门槛高、决策效率低、数据价值难以充分释放等。为了解决这些问题，衡石科技通过引入 ChatBI（基于自然语言交互的商业智能）和 DeepSeek 大模型，成功提升了企业数据资产的利用效率。本文将从行业价值的角度，探讨衡石科技如何通过 ChatBI 和 DeepSeek 的结合，推动企业数据资产化，并分析其在不同行业中的应用价值。

在 ChatBI（基于自然语言交互的商业智能）的技术实现中，如何将用户的自然语言查询转化为结构化的数据查询语句是一个核心问题。目前，行业内主要有两种技术路线：NL2SQL（自然语言到 SQL）和 NL2DSL（自然语言到领域特定语言）。这两种技术路线各有优劣，但在实际落地中，衡石科技选择了 NL2DSL 作为 ChatBI 的实现方案，并通过 DeepSeek 大模型的技术优势，进一步优化了 NL2DSL 的实现路径。本文将从技术路线的角度，对比 NL2SQL 和 NL2DSL 的优劣，并结合衡石科技的实际经验，探讨为何 NL2DSL 成为 ChatBI 落地的优选方案。

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，传统的数据分析工具往往依赖于复杂的操作和专业的技术人员，导致业务人员难以直接参与数据分析，数据价值无法充分释放。近年来，随着人工智能技术的快速发展，BI+AI（商业智能+人工智能）逐渐成为企业数据分析领域的新趋势。在这一趋势中，ChatBI（基于自然语言交互的商业智能）凭借其直观、高效的特点，成为企业数据分析的重要工具。衡石科技通过引入 DeepSeek 大模型，成功将 ChatBI 推向商业落地，并正在重塑企业数据分析市场的格局。本文将从行业趋势的角度，探讨衡石科技如何通过 ChatBI 和 DeepSeek 的结合，推动企业数据文化的形成，并展望未来数据分析市场的发展方向。

随着人工智能技术的快速发展，ChatBI（基于自然语言交互的商业智能）逐渐成为企业数据分析领域的热门话题。作为 BI（商业智能）领域的新形态，ChatBI 通过自然语言处理（NLP）技术，大幅降低了业务人员的数据探索门槛，使数据分析变得更加直观和高效。在这一技术浪潮中，衡石科技凭借其深厚的技术积累和对行业需求的深刻理解，成功将 ChatBI 从概念推向商业落地。而 DeepSeek 作为国内领先的大模型技术提供商，为衡石科技的 ChatBI 提供了强大的技术支持。本文将从技术演进的角度，深入探讨衡石科技如何通过 DeepSeek 实现 ChatBI 的商业落地，并分析其中的技术突破与实践挑战。

在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业最重要的资产之一。然而，如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为 actionable insights（可操作的洞察），仍然是许多企业面临的挑战。衡石科技通过将ChatBI与DeepSeek结合，为企业提供了一套智能化的数据分析解决方案，赋能行业数字化转型。