ChatBI 应该这么玩，中小用户才是主战场
聊到 ChatBI，很多人的第一反应往往是“百亿参数大语言模型（LLM）”、“动辄上百万的智能项目”。行业的热烈讨论，制造了一种错觉：这项能力是财力雄厚、技术栈成熟的大型企业的专属品。
但一个被忽略的真相是：恰恰是那些没有专业数据分析师、没有复杂数据仓库的广大中小企业，才是 ChatBI 最应该被普惠的用户。
为什么说中小企业才是 ChatBI 的“主战场”？
对中小企业来说，ChatBI 的价值在于应用门槛极低——普通人用说话的方式就能问数据，不用学复杂的操作流程，也无需配备专门的数据团队。这正是他们需要的，因为他们既建不起传统 BI 所需的数据平台，也养不起专业分析人员。
当管理者面对“这个月哪款产品利润最高？”或“为什么华东区库存周转慢了？”这类具体问题时，他们需要的不是炫酷的 AI 概念，而是能像问一位懂业务的同事那样，从日常使用的业务系统中立刻获得清晰、准确的答案。
大型企业拥有数据团队和成熟数仓，引入 ChatBI 更多是为了给已有的 BI 系统提升效率，ChatBI 对他们来说是“锦上添花”。而中小企业缺乏这些基础，加之本来就没有 BI 系统，拥有 ChatBI 才是真正的“雪中送炭”。
但是，照搬大企业的那套 ChatBI 方案又不可行，因为，中小企业真实的需求场景完全不同：
老板、店长就是一线用户，他们不擅长复杂工具，唯一自然的交互方式就是“提问”。
数据就在业务系统里，所有经营数据都产生于正在使用的 ERP、进销存、财务软件中，没有能力也不必要再建独立数据仓库。
对成本和速度极度敏感，必须“开箱即用、快速见效、结果可信”，承受不起重投入和长周期。
所以，面向中小企业的 ChatBI，并不是再建一套独立的 BI 平台，而是应该将问数能力做成一个“智能模块”，直接嵌入他们现有的、熟悉的业务系统内部，与日常工作流无缝融合。
然而，实现这种“嵌入式”智能面临很大的技术难题。当前主流基于大语言模型的 ChatBI 方案，虽然应用起来简单，但实施门槛其实还远高于传统 BI。为了让 AI 理解业务，必须向 LLM 注入领域知识，对模型进行昂贵的再训练或实施复杂的 RAG，这很容易走向私有化部署，带来惊人的 GPU 成本、难以解决的“幻觉”问题，以及持续的算法调优需求。这些技术壁垒和成本门槛，把最需要数据赋能的中小企业，直接挡在了门外。
那么还有出路吗？
有。润乾 ChatBI 方案走了一条务实而巧妙的路线：以“规则引擎”为核心，同时搭配“公共大模型”处理口语化问题。不追求无所不能的“通用智能”，而在明确的业务范围内，做到精准查询、结果可靠。这样不仅在成本、准确性和实施门槛上找到了平衡，而且采用嵌入式设计，能让软件厂商像插芯片一样，为自己的产品快速添加“智能问答数据”的能力。
可嵌入的“规则引擎”，如何实现低成本、高可靠的 ChatBI？
面向“嵌入”而非“独立平台”的需求，润乾方案的架构核心是一个基于“规则引擎”的“编译式”自然语言查询（NLQ）系统。如同一个高度定制化的翻译机，将用户的自然语言问题，通过预先定义的“业务词典”（映射业务术语到数据库字段）和“语法手册”（解析查询意图的规则），像编译器一样精准“翻译”成可执行的 SQL。其技术架构天然适合与现有系统融合，而非替代。
对于应用软件厂商（如 ERP/MIS 开发商）而言，集成润乾 ChatBI 引擎，相当于为自己的系统嵌入一个“智能数据助手”核心，其架构与集成关系可以简化为以下层次。
润乾 ChatBI 嵌入业务系统内使用，用户输入汉语命令，比如：“帮我查一下北京发往青岛的订单”，规则引擎接收命令后进行一些列翻译动作最终生成 SQL 提交给数据库查询数据，将结果返回给用户，完成 Text2SQL。
完整的路径流程包括：
自然语言 → 规范文本 → MQL（模型查询语言） → DQL（关联查询语言） → SQL
详细的技术原理可参考： 万字长文解析 Text2SQL 破局，兼得灵活复杂准确
查询结果可以使用自然语言继续进行多维分析，实现 Text2Insight。
更多参考资料： 全链 ChatBI 不止 Text2SQL，还有 Text 多维分析
这套嵌入式的做法，给软件厂商和最终用户带来几个实实在在的好处：
成本极低，普通服务器就能跑：整个引擎完全依靠 CPU 运行，无需任何昂贵的 GPU 硬件。据测试，其硬件成本可比依赖大模型的方案降低 90% 以上。
结果确定，没有“幻觉”：系统执行基于明确的规则映射与逻辑，而非概率生成。只要“业务词典”配置正确，查询结果就是 100% 准确的，从根本上建立了企业最需要的“数据可信度”。
实施门槛低，现有团队就能做：对软件厂商来说，核心技术工作并非高深的 AI 算法，而是由最懂自身产品业务逻辑和数据结构的工程师，进行“业务词典”的配置。这完全在现有技术团队的能力范围内，无需组建昂贵且稀缺的 AI 技术团队。
体验连贯，从问到分析一气呵成：该引擎的能力远超简单的 Text2SQL。它实现了从“查询”到“分析”的全链条覆盖（Text2Insight）。用户在一次对话中，即可完成从数据提取、多维分组、计算衍生指标（如排名、环比）到可视化图表生成的全部操作，体验流畅而强大。
“规则引擎”与“公共 LLM”协同
规则引擎虽然又准又省，但如果用户问的是“帮我瞅瞅上个月卖得最火的是啥？”这种特别口语的表达，规则引擎可能直接理解不了。这时就需要大模型（LLM）来帮忙了。
在润乾 ChatBI 的架构中，公共 LLM 是一个重要的协同组件，扮演“智能翻译官”的角色。工作流程如下：
用户输入口语化问题。
公共 LLM 在简单的提示词引导下，将其“翻译”成规则引擎能理解的规范指令，比如：“过滤：时间为上月；聚合：按产品汇总订单金额；排序：金额降序”。
规则引擎接到这条清晰指令后，执行确定的查询逻辑，保证结果准确。
系统把数据结果连同翻译后的指令一起返回给用户。
这样做的好处很明显：
既灵活又可靠：用户可以用最自然的话提问，享受大模型的便利；核心查询则由规则引擎确保 100% 准确。
成本可控、风险透明：只有遇到特别口语化的句子时才调用按次收费的 LLM 接口，大部分查询走本地引擎，整体成本很低。即使 LLM 翻译偶尔有偏差，也能通过中间指令立刻发现和修正。
软件厂商容易上手：只需要编写简单的提示词模板来引导大模型，普通开发人员就能完成，完全不用碰模型训练、微调那些复杂技术。
给应用软件厂商的实施蓝图
总结来说，以规则引擎为核心的 ChatBI 方案，真正在成本、准确性和实施难度上，为中小企业提供了可行的智能数据查询能力。对广大应用软件厂商来说，这不仅是技术升级，更是一个清晰的产品战略机会，为自己的软件嵌入“智能问数”功能，在竞争中打造差异化优势。
具体实施方案清晰可落地：
能力内嵌，不是另建系统：与润乾这类技术方合作，通过 SDK 或 API，把 ChatBI 引擎作为标准模块，轻量集成到自己的 ERP、MIS、CRM 等系统里。用户不用部署新平台，而是在原来熟悉的界面里多一个“智能数据助手”。
配置知识，封装业务逻辑：由最懂自家产品业务和数据结构的工程师，完成“业务词典”的配置。这相当于把软件里的业务知识（比如“订单”“客户”“库存周转率”对应哪些数据库字段）一次性数字化。配一次，所有客户都能复用。
场景赋能，提升用户体验：把“智能问数”功能以最自然的方式（比如侧边栏聊天框、报表页的提问入口）融入产品界面。让企业用户在不离开工作流程的情况下，随口一问就能获得数据支持，显著提升软件黏性和价值。
ChatBI 的真正价值，就是让数据查询像聊天一样简单、可靠、用得起来。以规则引擎为核心的务实路径，已经为此铺平了道路。现在，工具和方案都已就绪。对软件厂商而言，为产品增加“智能问数”能力，不再是一个技术难题，而是一个明确的产品竞争力选择。谁先帮助中小企业的业务系统“开口说话”，谁就能赢得这片广阔的主战场。
