在大语言模型（LLM）应用领域，观远数据始终致力于以开放生态推动智能数据分析的普惠化，展现出广泛兼容性。
除兼容国际主流大模型（如 GPT）外，还支持与国内头部大模型厂商进行深度对接。值得关注的是，自 DeepSeek大模型 V2.0 版本发布以来，观远数据便率先开展融合，并在多个客户项目中成功落地。
2025 年 2 月初，观远 ChatBI 进一步实现技术升级，正式完成对 DeepSeek 最新R1 模型的适配升级。
我们认为， DeepSeek-R1 模型的发布，为 “大模型 + 数据分析” 的深度融合带来重要变量与契机：
• 复杂推理能力跃升，重塑分析深度：DeepSeek-R1 模型通过强化学习优化多层级推理架构，在分析思路推断、异动归因和数据智能解读等复杂场景中，展现强大推理及解析能力。
• 经济高效的智能引擎，降低准入门槛：DeepSeek-R1调用成本仅为GPT-4o的1/5，大幅降低调用成本，且同等算力下响应分析结果更加周全，使企业能以较低算力成本实现精准数据分析。
• 知识库场景新范式，加速业务融合：DeepSeek模型内置通用行业知识图谱，为零售、金融、制造等垂直领域提供开箱即用的业务识别能力。企业对接CRM、ERP等系统时，DeepSeek-R1模型可自动对齐各行业专业术语，将知识库冷启动周期从2周压缩至3天。
凭借 DeepSeek-R1 模型在复杂推理、成本控制及知识库融合等方面的卓越特性，观远 ChatBI 顺势开启了全新的智能化篇章。观远 ChatBI 这款基于大语言模型（LLM）打造的智能数据问答产品，将与 DeepSeek-R1模型深度融合，为企业数据决策带来全新变革。
观远ChatBI 是一款基于大语言模型（LLM）打造的智能数据问答产品，提供意图识别、知识召回、问题理解、数据查询、可视化生成等能力。用户通过自然语言提问，便可获取数据分析结果，实现敏捷决策。有效解决了传统BI的灵活性和门槛问题；DeepSeek-R1模型通过强化学习提升推理能力，支持复杂任务处理，并且具有低成本和高效率等特点。
此次观远ChatBI 与 DeepSeek大模型相结合，尤其以DeepSeek-R1模型为核心基座，能够“低门槛、高精度、全场景”地重塑企业数据决策。特别是在复杂查询和跨表分析中，能够大幅提升ChatBI的响应速度和准确性。
• 更准确的自然语言问数：数据分析类产品引入大模型后，显著提升用户模糊语义解析能力（如“分析华南区销售异常原因”），自动拆解为指标归因、趋势对比、关联因素挖掘等多层分析任务，输出结构化结论。并且用户在与 ChatBI 进行对话式分析过程中，大模型能够实时处理用户输入，快速生成分析结果并反馈给用户。同时，根据用户对结果的反馈，如进一步引导追问、调整分析维度等，大模型可以持续优化分析路径，不断迭代输出更符合用户期望的结果。
• 更敏捷的数据分析效率：一般大模型可结合ChatBI本地化部署能力，企业可在保障数据安全的前提下，以更低算力成本实现分钟级复杂查询响应等。
• 更个性的企业级知识库：不同行业有独特业务术语与知识体系。观远 ChatBI 中融合行业知识库，如零售、制造、金融等领域术语，精准识别业务场景中的专业表述，像 “潜客首单转化率”，并自动关联企业私有数据资产，不仅能理解通用的业务语言，还能精准把握行业专属术语和业务逻辑，为客户提供贴合实际业务需求的数据分析结果；并且企业历史分析逻辑（如营销活动复盘模板）、数据口径规则可沉淀至ChatBI知识库，大模型知识库持续学习机制确保模型随业务演进自动优化，解决“重复需求占比70%”的痛点，释放数据团队生产力。
• 更安全的企业数据生态：观远ChatBI 支持混合云、私有化等部署模式，敏感数据仅在企业内网流转。借助大模型及ChatBI能力基座，注重数据安全的政企类客户可进行私有化部署，搭建适用于内网环境的场景化问答式BI。
从率先融合DeepSeek-V2大模型并在多个客户项目中成功落地，到本次正式完成对DeepSeek-R1大模型的适配升级，观远数据通过不断探索实践，对大模型可落地性的信心不断提升。观远ChatBI与DeepSeek大模型的深度融合，进一步强化了观远数据AI+BI的智能化能力建设，为用户带来更智能、高效的数据分析体验。
同时，观远数据在大模型对接方面拥有强大的兼容性与开放性。目前，观远数据已对接封装好各类主流大模型，涵盖各类公有云厂商、私有化模型等，并且支持自定义模型对接，充分满足不同客户多样化、个性化的需求，为客户提供更为灵活、全面的选择。
2025年，观远数据将进一步聚焦于“大模型+数据分析”的应用场景，持续加大投入进行深度探索与创新，挖掘这一领域所蕴含的巨大潜力。观远数据期待与更多客户及伙伴携手，参与项目共创，交融智慧，整合资源，共同解锁这一领域潜藏的无限可能性，赋能业务数智化运营升级。返回搜狐，查看更多
