DataLLM：释放数据洞察力的AI利器！

这张图展示了如何利用DataLLM从复杂数据中提取有价值的洞察，步骤如下：

1. 数据源与元数据：

- 数据库如Snowflake、Google Cloud和Redshift提供基础数据。

- 提取元数据用于后续处理。

2. 嵌入策略与文档检索：

- 使用E5、BERT等嵌入算法生成向量表示。

- 文档检索工具根据这些嵌入进行相关性分析。

3. 用户交互：

- 用户通过自然语言查询（NLP query）与系统互动。

4. NLP查询处理：

- Data LLM AI Agent接收用户查询，解析并识别相关表格。

5. 表格检索：

- 确定与查询相关的数据表，准备进行分析。

6. SQL查询生成：

- 将NLP查询转换为SQL语句，获取所需数据。

7. 大模型选择与处理：

- 根据需要选择适当的大语言模型（LLM）进行高级处理，如AI21、OpenAI等。

8. 结果合成与反馈：

- SQL查询结果返回给AI Agent。

- 结果通过大语言模型进一步总结和优化。

9. 最终结果输出：

- 向用户呈现总结后的响应，提供清晰的洞察和建议。

这个流程展示了DataLLM如何将复杂的数据转化为易于理解的商业洞察，为决策过程提供强有力的支持。