AI 对话式自助报表现在很火，说句话就能出报表，听起来确实方便，很多企业都想试试，但现实是，市面上的 AI 自助报表产品大多基于 LLM 实现，而不少机构对数据安全和合规有严格要求，不允许调用公网 LLM 的 API，想上线一套自助报表，就绕不开私域大模型这条路，可私域大模型背后，是高昂的算力成本，并不是每家企业都能轻松跨过这道门槛

对话式 BI，只是大算力玩家的游戏吗？

大模型需要 GPU 硬件，需要 AI 技术团队，还需要承担不小的电力和运维消耗

对企业来说，是否有能力搭建私有大模型是一道坎
搭建好之后，是否有充足的算力支撑日常使用，又是一道坎

对话式 BI 并不是上线一个概念就够了，用户提问、语义理解、数据查询、报表生成，每一个环节都需要算力，如果没有充足的算力，系统响应慢，体验就会很差，根本用不起来，更谈不上规模化推广

而且企业的大模型，也不可能是给 BI 专用的，算力就会更加捉襟见肘

所以，很多企业被算力不足的问题卡住了

不用 LLM，也能“说话做报表”

没有充足算力的企业，就只能看别人用吗？
未必！

对话式 BI 不一定非靠大模型不可，如果能接受“没那么灵活，但仍然可用”的交互方式，其实完全可以用普通 CPU 就能跑起来的方案，实现 AI 对话做报表

润乾 AI 自助报表就提供了一种新的实现路径：没有大算力，也能用 AI

润乾自助报表可以不依赖 LLM，而是通过自研的规则引擎实现对话做表功能
它已经把报表的常规操作都纳入其中，可以将用户输入的自然语言命令解析为明确的操作步骤，然后自动完成操作
比如在下面的汉语输入框中，输入命令后，报表自己就做好了

然后可以根据需求，一步步再用命令完善报表

润乾 AI 自助报表的规则引擎直接包含在报表安装包中，是一个普通的 JAVA 应用，普通 CPU 服务器就可以运行，不需要 GPU，不消耗算力
相比完全依赖大模型的方案，这种方式更轻，也更适合算力有限、合规要求较高的企业

不过，这种模式也有它的边界，它更强调规范和可靠
用户需要输入相对规范的命令才可运行，如果表达过于口语化、模糊或复杂，引擎识别不到，就不会执行命令，不会去猜结果
当然，输入规范的命令也不难，输入时候有帮助提示，有可以参考的规范命令示例

而且操作也可以撤销，试错了撤销就可以

规则引擎不是无限灵活的自然语言理解，而是一种更可控、可落地的交互方式，对很多企业来说，这种“规范但可靠”的方式，反而更适合内部报表场景

加上 LLM 也不费太多算力

有了 LLM，润乾自助报表也能支持更自由、灵活的方式，也就是 “规则引擎 +LLM”的混合模式

在这种模式下，LLM并不负责生成报表，而是只负责把用户自由、灵活的自然语言，翻译成规则引擎能够准确执行的规范命令，真正的数据查询、逻辑处理和报表生成，仍然由规则引擎完成

这个模式还有三个明显优势

第一：消耗算力极少
因为 LLM 只负责翻译命令，不涉及复杂的数据推理和报表生成，输入只有用户需求，输出只有几行命令，token 量忽略不计；而完全依赖大模型做报表的方案中，要输入所有数据并输出渲染后的页面，token 量直接高了两个数量级。两者消耗的算力天差地别

第二：没有安全问题
LLM 只翻译，只获得用户的需求并输出指令，不接触真实业务数据，即使是用公网 LLM，数据也仍然留在私域内部，守住了数据安全边界。而完全依赖大模型报表的方案则要把数据都送给 LLM 生成页面，数据风险极大

第三：解决幻觉困扰
LLM 有个通病，处理数据是个黑盒，还容易产生幻觉，难查难改，影响使用
但是在这个模式中，LLM 翻译后的命令是人机都可读的中文，用户可以读懂，报表工具可以执行

每一步都是白盒，可查可改，即使 LLM 有幻觉，翻译错误，也能及时发现并修正，彻底解决了幻觉问题的困扰

加上 LLM 的混合模式，更加灵活自由，但算力消耗却并不多，也给算力有限的企业提供了另外一种选择

结语

私域环境下算力不足，不代表就不能做 AI 自助报表
润乾这套模式，恰恰让企业绕开了大模型、大算力、大投入这些门槛，不用 LLM 也能享受 AI 对话式自助报表的能力，普通 CPU 就能跑起来，落地轻、维护简单

更关键的是，润乾报表本身价格也很实在，三万买断，不限用户、不限使用，对企业来说，花小钱就能把 AI 对话式报表用起来，不用再为算力和成本焦虑，这才是真正务实的选择