库存分析

导语 很多企业在启动ChatBI项目时,都默认遵循一个常识:要给AI尽可能全的数据、用参数越大的模型,落地效果就一定会越好。但从我们服务过的大量试点项目复盘来看,这个结论恰恰是反直觉的——过度追求数据全覆盖、盲目堆砌大模型参数,往往是ChatBI上线后效果不达预期的核心诱因。 当前企业引入ChatBI后,最常见的三个痛点几乎都和这个错误认知有关:第一,因为接入了太多语义重叠、口径混乱的数据,AI经

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