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智能问数

智能问数

用自然语言对话数据,让数据赋能每一位员工

  • 结合语意及RAG业务知识库,准确理解业务问题
  • 多轮交互、支持上下文理解,提供流畅的追问对话体验
  • 自然语言→业务深度理解→标准化SQL入参,最大化降低AI幻觉,保证数据准确性
应用场景
产品能力
产品文档&动态
常见问题

应用场景支持丰富的业务使用场景,激发数据的真实价值

销售速查

销售总监无需寻找固定报表,直接提问(如“昨天华东区哪个产品销量最高?”),即刻回答,实现零门槛、无延迟的每日业务洞察。

运营自助

运营人员想分析活动效果,无需提需求给分析师,直接描述新指标(如“计算一下用户的七日复购率”),即可快速获得结果,无需排期无需等待。

实时监控

管理者在会议中遇到疑问,无需等待下属查找数据,直接询问(如“当前网站实时在线人数是多少?”),立即获得关键数据,支撑快速决策。

一线问数

一线员工无需学习报表系统的操作,也无需学习指标、事件、维度等概念。只需在对话框用自然语言提问(如“我这个月的销售目标完成多少了?”)便能直接理解并给出答案,实现真正的“上手即用”。

产品能力
具备核心竞争力的产品优势,解决你的业务痛点
痛点:理解和运用UBA中的功能与数据概念存在一定门槛
解决:自然语言提问,对话式交互,人人可用
对话式交互,自然语言提问。AI自动执行,即刻获得统计结果。
  • 语意理解

    自动提取问题中的指标、维度等关键信息

  • 多轮对话

    支持上下文理解,提供流畅的追问对话体验

  • 统计结果置信度评价

    自动给出对统计结果的置信度评价,并会给出“疑问点”或“其它建议”,让结果更可信

解决:自然语言提问,对话式交互,人人可用

常见问题

智能问数的回答准确率有多高?
该系统在测试集上的准确率超过90%。当系统对结果的置信度未达到内部阈值时,除了输出统计结果,它还会主动揭示其不确定性,并向用户展示完整的推理链条。同时,系统会明确指出推理过程中不够确定的信息及潜在偏差(例如,所选用指标或维度与查询意图未能完全匹配),从而确保用户能对结果形成全面的认知。
智能问数目前可以覆盖哪些范围?
可依赖当前空间内的事件、属性、标签和群组等元数据来获取指标统计,快速解答单事件、事件属性及其组合形成的复合指标问题;留存率、漏斗转化等时序性指标也在持续迭代中。
智能问数使用哪个大模型?是否支持接入自有大模型?
SaaS 版本默认对接平台当前适配的主流大模型服务;私有化部署版本支持对接客户自有大模型。
从今天开始,实现数据增长