在快节奏、高压力的现代社会,填写各种表格报告往往成为繁琐而耗费时间的任务。为了帮助人们geng高效地完成填报工作,基于人工智Neng的填报助手...

这些场景需求重复度高，容易积累高质量的 Few-Shot 示例，也geng容易kan到效果。

低代码平台依然存在JSON Schema 依然存在数据建模与语义层依然重要—— 它们并没有被 AI 取代，而是成为了 AI Neng够安全落地的基础设施。

用AI轻松搞定Excel报表,秒变数据分析达人,本视频由蜜桃绘研社提供,36次播放,好kan视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台 下载客户端创作中心消息36次播放 | 发布时间:2025年9月19日1 2 收藏 用AI轻松搞定Excel报表,秒变数据分析达人 接下来播放 猜你喜欢

大模型虽然强大，但在 BI 领域仍存在大量隐性业务规则，例如：

如何让 AI Neng够稳定、高质量地生成符合平台规范的 Schema？

在早期实验中，我直接把 JSON Schema 丢进 Prompt，结果并不理想。 随后我Zuo了一个关键改造：

经过前期的架构设计与工程调教，AI 终于Neng够较为稳定地输出符合规范的 JSON Schema。但这种Neng力究竟带来了哪些本质的改变？

将 JSON Schema 转换为 TypeScript Interface 作为模型上下文。

功Neng维度 传统报表工具 报表AI工具 效率提升表现 数据导入 手动批量整理 智Neng识别自动导入 减少90%手动工作 报表设计 拖拽+手...

Few-Shot Prompting对生成结果的影响是巨大的。

为什么百度不收录我的文章？

这通常与内容质量、关键词优化、以及外部链接等因素有关。

确保你的文章内容原创且有价值；检查是否合理使用了关键词；Zui后尝试增加一些高质量的外链。

虽然短期投入不小，但当 AI 生成Neng力逐步稳定后Zui大的变化发生在人和组织层面。

说实话，在引入 AI 之前，我们Yi经在低代码平台上投入了大量精力。

但即使如此，仍然有hen多业务人员表示难以掌握那些复杂的配置项。

这条链路的关键，并不是“AI 直接生成报表”，而是： 自然语言 → AI → JSON Schema → 可视化报表

为了让 AI Nenggeng稳定地生成符合规范的 JSON Schema，我们采取了结构化拆解和增量生成的策略。

将用户需求按功Neng模块进行拆解，例如 Header、KPI 卡片、图表等； 然后让 AI 对每个模块逐一生成对应的 Schema 片段；

当 AI 需要生成某类组件时才动态查询相关数据集的说明，避免上下文过载。

当业务人员提出修改意见时AI 支持的局部 Schema Patch geng新机制Neng够快速响应，而无需重新生成整个报表。 这种增量式修改方式，让迭代过程变得geng加轻量和高效。

实践证明，这种“给例子”的方式远比单纯的指令描述有效。它让 AI 不再是机械地填空，而是逐渐学会像一个有经验的数据分析师一样思考和配置报表。 业务人员也从单纯的“提需求、等报表”角色，逐渐转变为Ke以共同参与报表设计的角色。他们的业务洞察Neng够geng快地转化为可视化成果，数据驱动决策的闭环变得geng加顺畅。

对于包含多个图表、交叉过滤和联动下钻的复杂仪表板，AI 在生成初始布局和组件关联关系时Neng够一次性完成较为合理的结构安排，后续人工在低代码画布上进行调整的工作量明显减少。 .57:解锁Excel新玩法,让AI.

通过以上三方面的系统实践，AI逐渐从一个“不靠谱的画手”，转变成了一个Neng够理解平台规范、遵守契约、支持迭代的合格“Schema 配置员”。 开发者Neng够从大量重复的拖拽配置和基础属性调整中解放出来有geng多时间和精力投入到geng高价值的工作中，例如：完善企业语义层建设、优化数据查询性Neng、加强数据治理、设计geng先进的分析模型等。

在可预见的未来我并不认为 BI 工具会被“聊天界面”完全取代。 geng可Neng发生的是： (）低代码平台 + AI，将成为 BI领域的主流模式。

下面继续输出正文

让每个人douNeng轻松玩转数据 , 是我们的愿景 ,也是我们不断努力的方向 。

不同于传统 BI , 新一代智Neng BI ,底层基于大语言模型 来建设 , 通过自然语言交互 , 来降低数据获取和分析门槛 。

借助智Neng DS 的Neng力 , 用户Ke以直接通过对话的方式来构建自己的数据集 : 描述你的数据集需要包含哪些字段 ? 这些字段分别来自哪些数据库或表 ? 是否需要Zuo一些转换或计算 ?

智NengDS 会自动解析用户的输入 , 进行分词 、NER 、意图识别 、SQL 生成等一系列操作 , Zui终产出用户所需要的数据集 。

在这个过程中 , 对于一些复杂的数据处理逻辑 , 系统也会通过多轮对话的方式来澄清用户的真实意图 , 直到Zui终构建出符合用户要求的数据集 。

有了智NengDS 的加持 , 普通用户哪怕不懂 SQL , 也Neng随心所欲地获取想要的数据 。

同时 , 我们还内置了智Neng报表的生成功Neng 。 用户只需要给出简单的指令 : “帮我Zuo一份 XXX 数据分析报表 ”, 系统就Neng自动创建出一张包含图表 、表格 、筛选器等元素的专业级 BI 分析报表 。

整个过程快速便捷 , 无需用户具备任何专业技Neng 。

不仅如此 , 我们还支持多轮次的人机交互式微调 : Ru果用户对初始生成的报表不满意 , Ke以继续通过自然语言来调整布局 、 修改图表样式或是添加新的分析维度 ; 系统会实时响应用户的反馈并 出现 “kan不懂 ”的地方 , 直到输出令他们满意的结果为止。

这样的交互式体验极大地提升了报表的个性化程度和使用体验。

总而言之 , 在新一代智Neng BI 中 , 技术的发展正在打破普通人和数据之间的壁垒 , 使得每个人douNeng以极低的学习成本享受到大数据带来的洞察力红利。

未来,我们将继续深耕这一领域,让技术geng好地赋Neng商业决策与创新。