阿里云百炼析言 GBI 介绍：基于通义大模型实现自然语言数据查询 ChatBI

说起数据分析，很多团队都在头疼一个问题：怎么让业务人员也能像数据分析师一样，轻松地从数据里挖出价值？自然语言查询（NL2SQL）这条路，以前总觉得门槛高、落地难。直到阿里云百炼推出了析言GBI，这个局面才真正开始改变。

简单来说，析言GBI就是一款基于大模型的智能数据分析产品。它的核心是让你用自然语言跟数据“对话”，实现真正意义上的ChatBI。背后用的是多智能体框架，系统会根据你问题的复杂程度，自动调度不同的智能体去执行任务，而且整个过程都可以流式输出结果。对于开发者来说，它不仅提供了端到端的对话API，还支持按原子步骤拆开来调用API——这意味着集成到现有系统里，灵活度非常高。

它的核心能力主要体现在这几个方面：

• 高度智能
  ：不是那种只能回答“销售额是多少”的简单AI，它能理解复杂的业务逻辑和上下文。

• 多智能体调度
  ：复杂问题会被自动拆解，精准匹配到对应的数据表，再生成SQL。整个过程在后台就像有多个专家在协作。

• 多数据源
  ：支持MySQL、PostgreSQL协议的数据源，连Excel表格都能直接上传提问。

• 安全部署
  ：可以在公共云上跑，也能用公共云+本地混合部署的模式，支持VPC私有网络访问，数据安全这块有保障。

析言GBI收费标准

目前析言GBI提供了三个版本，主要根据业务复杂度和定制需求来区分。具体价格可以去官网查看，这里把核心差别拆解一下。

标准版turbo

• 适用场景
  ：开箱即用，适合业务逻辑相对简单、问题表达明确的场景。主要解决“单表查询”和“聚合函数生成”这类需求。

• 计费方式
  ：299元/月，包含5rpm的请求速率和500个问题调用。

标准版mix

• 适用场景
  ：适合业务相对复杂的场景。比标准版turbo多了一个关键能力——案例库管理自运营工具，你可以通过它来调优模型效果。

• 计费方式
  ：499元/月，同样包含5rpm和500个问题调用。

定制版turbo

• 适用场景
  ：如果你的业务场景比较固定，用户提问范围也相对收敛，这个版本就合适了。它支持模型定制与微调，还能做混合部署。

• 计费模式
  ：模型订阅费+模型微调tokens消耗费+模型部署独占推理费，属于按需付费的定制化方案。

析言GBI功能优势

聊完价格，再来看它到底强在哪，这几点才是真正值得关注的。

多智能体工程框架实现智能任务调度

这是它最核心的技术亮点。系统会根据你的问题，自动编排任务，从自然语言理解、智能选表、NL2SQL生成，到最后的智能图表绘制和结论总结，一气呵成。整个过程就像有一个AI项目经理在后台指挥。

多轮对话支持与上下文记忆

你问“上个月销售额是多少”，它能记住。然后你追问“跟去年同月比呢”，它也能正确理解这是在对比。这种多轮对话能力和上下文记忆，让交互体验非常连贯，不用每次都把问题重复一遍。

智能图表可视化与总结生成

数据出来之后，它会自动选择合适的图表类型来呈现，还会生成一段分析总结。这一点对业务人员特别友好——不用自己琢磨怎么画图，直接看结论就行。

业务领域知识自运营

这个功能解决了NL2SQL落地的一个核心痛点：通用模型很难理解业务里的“黑话”。比如你说“上月动销率”，如果模型不懂这个业务指标，它可能生成错误的SQL。析言GBI提供了案例库自运营工具，你可以把常见的业务问题和对应的正确SQL作为案例喂给它，模型就能越用越准。

数据源多样性

支持公网或VPC方式连接阿里云上的云数据库，也支持公网连接本地MySQL、PostgreSQL，甚至可以直接上传Excel表格进行即时问答。这意味着不管你的数据在哪，基本都能接进来。

灵活的部署与集成方案

完全公共云部署、公共云+本地数据库混合部署，这两种模式都支持。同时，除了SAAS产品本身，还提供了对话API，方便你集成到自己的业务系统里。

析言GBI常见问题FAQ

Q：遇到问题找谁解决？

A：可以加入析言GBI用户体验群，运营同学会在线答疑。

Q：数据库连接错误是为什么？

A：排查这几个方向：1、URL格式是否正确。2、URL是否非公网可访问。3、数据库是否有访问IP限制，需要把析言GBI的公网IP（39.107.142.91）加入白名单。4、数据库账号是否正确。

Q：RPM什么意思？

A：就是每分钟最多能处理多少个问题请求。用自然语言提问一次就算一个请求。注意，如果模型还没返回结果就中断了请求，这个请求同样会被消耗掉。

Q：效果不达预期，怎么优化？

A：可以试试这几个方法：1、把复杂问题拆成几个简单问题。2、补充数据表的字段描述和schema信息。3、增加业务逻辑的解释说明。4、添加更多的典型案例。

Q：关于日期相关的错误，有什么优化建议？

A：建议使用YYYY-MM-DD格式，并且在列描述里注明“日期列，格式为YYYY-MM-DD”。同时，提问时也尽量明确到具体日期。