在零售行业，数据已经成为企业竞争的核心资源。如何利用数据实现精准营销和运营优化，是零售企业面临的重要课题。衡石科技的ChatBI接入DeepSeek作为领先的对话式数据分析工具，正在为零售行业带来革命性的变革。

在数字化转型的浪潮中，企业需要强大的工具来应对日益复杂的数据分析需求。衡石科技的ChatBI接入DeepSeek大数据模型，正在成为企业数字化转型的双引擎。本文将探讨衡石科技是如何共同推动企业的数字化转型进程。

在数据驱动的时代，企业对于数据分析的需求日益增长，但传统的数据分析工具往往难以满足复杂业务场景下的敏捷性和智能化需求。随着人工智能技术的快速发展，ChatBI（基于对话的商业智能）应运而生，成为新一代数据分析的核心工具。而DeepSeek作为领先的AI技术提供商，其语义理解和深度学习能力为ChatBI注入了强大的智能化基因。本文将深入探讨DeepSeek技术在ChatBI中的应用，并通过实际案例展示HENGSHI SENSE如何利用这一技术，帮助合作伙伴在复杂业务场景中实现数据驱动的决策支持。

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。