一、智能指标平台：数据洞察的基石
智能指标平台作为数据分析的重要工具，能够将复杂的数据转化为直观、可理解的指标。它可以帮助企业实时监测业务进展，快速发现问题，并为决策提供有力的数据支持。通过智能指标平台，我们可以轻松跟踪关键绩效指标（KPI），了解业务的健康状况和趋势。
在销售领域，智能指标平台可以实时展示销售额、订单量、客户转化率等关键指标，让销售团队能够及时调整策略，提高销售业绩。在运营管理方面，智能指标平台可以监测生产效率、库存水平、物流成本等指标，帮助企业优化运营流程，降低成本。
二、大语言模型（LLM）：智能交互的新突破
大语言模型的出现，为我们带来了前所未有的智能交互体验。LLM 能够理解自然语言，生成自然流畅的文本，并回答各种复杂的问题。在数据分析领域，LLM 可以与用户进行自然语言交互，帮助用户快速获取所需的信息。
用户可以通过自然语言提问，如 “去年的销售收入最高的产品是什么？”LLM 可以理解用户的问题，并从智能指标平台中提取相关数据，生成准确的回答。此外，LLM 还可以进行文本生成，如撰写数据分析报告、总结业务趋势等，大大提高了数据分析的效率和质量。
当我们想继续了解“为什么去年销售收入最高的产品是天然皂液手洗专用3kg”，智能指标平台可以借助指标血缘或者专家经验维护指标体系关系结合给出指标的归因分析结果，如下图：
三、图检索增强生成（Graph RAG）：知识发现的新途径
Graph RAG 是一种结合了图数据库和检索增强生成技术的创新方法。它通过构建知识图谱，将数据之间的关系以图形的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据的内在联系。同时，Graph RAG 将知识图谱（KG）引入 RAG 系统，使 AI 能够更快、更准确地找到目标信息。它通过分析用户查询，在知识图谱中找到相关实体和关系，并将其转化为 LLM 能理解的语言，最终生成答案。知识图谱由节点和边组成，能够表达实体之间的复杂关系，为 LLM 提供精确且上下文相关的数据。
例如上面的例子如果仅使用 RAG 检索，LLM 可能会回答：“近期销售增长最快的产品类别是 B 类别，其销售额增长了 XX%。” 但对于该产品类别与其他因素的关联，无法给出更深入的分析。
而当使用 RAG+Graph RAG 时，Graph RAG 构建的知识图谱会将产品类别与用户行为（如购买频率、浏览时长、评价内容等）、市场趋势、竞争对手情况等因素关联起来。LLM 结合 Graph RAG 生成的知识图谱，可以给出更全面的回答：“近期销售增长最快的产品类别是 B 类别，销售额增长了 XX%。增长原因主要有以下几点：一是该类别产品符合当前市场流行趋势；二是用户对该类别产品的评价普遍较高，好评率达到 XX%；三是与竞争对手相比，我们在该类别产品的价格和质量上具有优势。同时，购买该类别产品的用户通常具有较高的购买频率和较长的浏览时长，这表明用户对该类产品的关注度较高。”
又例如，在金融领域，Graph RAG 可以构建金融市场的知识图谱，将股票、债券、基金等金融产品之间的关系展示出来。用户可以通过 Graph RAG 快速了解不同金融产品的风险收益特征、市场走势等信息，并根据自己的投资需求生成个性化的投资建议。
四、智能指标平台 + LLM+Graph RAG：协同创新，释放无限潜力
当智能指标平台、LLM 和 Graph RAG 这三大技术相结合时，它们将产生强大的协同效应，为智能数据分析带来全新的可能性。
智能指标平台为 LLM 和 Graph RAG 提供了丰富的数据来源。LLM 可以利用智能指标平台中的数据进行自然语言理解和生成，Graph RAG 可以构建基于智能指标平台数据的知识图谱。其次，LLM 可以与用户进行自然语言交互，帮助用户更好地利用智能指标平台和 Graph RAG 的功能。最后，Graph RAG 可以为用户提供更深入的知识发现和见解，帮助用户更好地理解数据背后的故事。
在企业决策过程中，用户可以通过自然语言向 LLM 提问，LLM 从智能指标平台中提取相关数据，并结合 Graph RAG 生成的知识图谱，为用户提供全面、准确的决策支持。在市场调研中，用户可以利用 Graph RAG 构建市场趋势的知识图谱，然后通过 LLM 与知识图谱进行交互，获取更深入的市场洞察。
