大模型时代下的智能数据分析

简介: 在大模型时代,智能数据分析成为企业提升效率的关键。2024年,市场逐渐回归应用本质,客户更关注模型如何落地日常业务。瓴羊Quick BI智能小Q助手接入通义千问大模型能力,提供对话式报表搭建、一键换肤美化、智能洞察归因等高效功能,助力企业数字化转型,引领数据消费新范式。

大模型时代下的智能数据分析


image.png

2024模型纷乱,炫技还是布局,冷静下的市场逐渐看清,赛道的终点终究还是要回归到应用。客户更关心智能模型如何落地到日常业务,如果说有一个共同的诉求,那一定是借助数字化工具,提升企业生产效率。Q是问题,更是答案。Quick BI智能小Q助手接入通义千问的大模型能力,为客户提供数据分析场景非凡提效体验。对话式报表搭建,一键换肤美化,智能洞察归因。客户关心的我们都在实现,引领数据消费新范式尽在瓴羊Quick BI。

image.png

相关文章
|
2月前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
智能新纪元:多模态大模型如何重塑人机交互
智能新纪元:多模态大模型如何重塑人机交互
253 113
|
5月前
|
存储 运维 数据挖掘
革新智能驾驶数据挖掘检索效率!某国内新能源汽车未来出行领导者选择阿里云Milvus构建多模态检索引擎
在智能驾驶技术快速发展中,数据成为驱动算法进步的核心。某新能源汽车领军企业基于阿里云Milvus向量数据库构建智能驾驶数据挖掘平台,利用其高性能、可扩展的相似性检索服务,解决了大规模向量数据检索瓶颈问题,显著降低20%以上成本,缩短模型迭代周期,实现从数据采集到场景挖掘的智能化闭环,加速智能驾驶落地应用。
革新智能驾驶数据挖掘检索效率!某国内新能源汽车未来出行领导者选择阿里云Milvus构建多模态检索引擎
|
5月前
|
前端开发 搜索推荐 开发工具
通义灵码与颜色板生成器,为前端开发提供智能配色解决方案
在前端开发中,色彩搭配对用户体验和界面美观至关重要。通义灵码提供的颜色板生成器通过自动推荐配色方案、随机生成颜色组合及支持自定义调整,帮助开发者高效完成配色任务。该工具支持一键导出为 CSS 样式表,并提供简洁的中文指令交互方式,大大提升开发效率,助力开发者打造美观和谐的用户界面。
|
6月前
|
传感器 人工智能 自然语言处理
比亚迪座舱接入通义大模型,未来将联合打造更多AI智能座舱场景
比亚迪与阿里云深度合作,将通义大模型应用于智能座舱和营销服务。通过通义万相,腾势推出“AI壁纸”功能;借助通义星尘,实现“心理伴聊”等情感陪伴场景。阿里云Mobile-Agent智能体落地比亚迪座舱,支持复杂语音操作,如查询淘宝物流、订火车票等。该方案基于全视觉解决技术,具有强泛化能力,未来双方将持续拓展更多AI应用。
871 9
|
7月前
|
传感器 存储 人工智能
用通义灵码2.5打造智能倒计时日历:从零开始的Python开发体验
本文记录了使用通义灵码2.5开发倒计时日历工具的全过程,展现了其智能体模式带来的高效协作体验。从项目构思到功能实现,通义灵码不仅提供了代码生成与补全,还通过自主决策分解需求、优化界面样式,并集成MCP工具扩展功能。其记忆能力让开发流程更连贯,显著提升效率。最终成果具备事件管理、天气预报等功能,界面简洁美观。实践证明,通义灵码正从代码补全工具进化为真正的智能开发伙伴。
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
AI智能混剪视频大模型开发方案:从文字到视频的自动化生成·优雅草卓伊凡
AI智能混剪视频大模型开发方案:从文字到视频的自动化生成·优雅草卓伊凡
719 0
AI智能混剪视频大模型开发方案:从文字到视频的自动化生成·优雅草卓伊凡
|
3月前
|
人工智能 Java API
Java与大模型集成实战:构建智能Java应用的新范式
随着大型语言模型(LLM)的API化,将其强大的自然语言处理能力集成到现有Java应用中已成为提升应用智能水平的关键路径。本文旨在为Java开发者提供一份实用的集成指南。我们将深入探讨如何使用Spring Boot 3框架,通过HTTP客户端与OpenAI GPT(或兼容API)进行高效、安全的交互。内容涵盖项目依赖配置、异步非阻塞的API调用、请求与响应的结构化处理、异常管理以及一些面向生产环境的最佳实践,并附带完整的代码示例,助您快速将AI能力融入Java生态。
586 12
|
2月前
|
传感器 人工智能 监控
拔俗多模态跨尺度大数据AI分析平台:让复杂数据“开口说话”的智能引擎
在数字化时代,多模态跨尺度大数据AI分析平台应运而生,打破数据孤岛,融合图像、文本、视频等多源信息,贯通微观与宏观尺度,实现智能诊断、预测与决策,广泛应用于医疗、制造、金融等领域,推动AI从“看懂”到“会思考”的跃迁。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
探索 Qwen2.5-Max 的智能:大规模 MoE 模型的飞跃
Qwen2.5-Max 是通义实验室推出的最先进MoE模型,在推理、知识和代码任务中表现卓越,已在超20万亿token上预训练,并通过SFT和RLHF优化。在多项基准测试中领先,如Arena-Hard达89.4,MMLU-Pro为76.1,性能超越DeepSeek V3、GPT-4o等模型,成为当前最佳开源模型。可通过Qwen Chat和API使用,适用于开发者、研究者及AI爱好者探索前沿AI能力。
497 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 Java 大数据
Java 大视界 -- Java 大数据在智能政务公共资源交易数据分析与监管中的应用(202)
本篇文章深入探讨了 Java 大数据在智能政务公共资源交易监管中的创新应用。通过构建高效的数据采集、智能分析与可视化决策系统,Java 大数据技术成功破解了传统监管中的数据孤岛、效率低下和监管滞后等难题,为公共资源交易打造了“智慧卫士”,助力政务监管迈向智能化、精准化新时代。

热门文章

最新文章