通过创新的可观测性数据对大模型进行参数调优，构建一个基于数据流转逻辑的大模型思维链。结合RAG技术，打破大模型在处理结构化数据时的屏障，使其能够读懂并探索客户的结构化数据。从而让大模型能够赋能用户元数据打标签、自然语言检索、智能推荐主题、SQL脚本编写辅助。一站式解决方案使业务人员能够更高效地进行数据管理和数据价值挖掘。

1.AI数据治理工具
AI数据治理工具全面辅助客户了解元数据的业务含义，包括AI打标、AI数据分类和AI元数据探索；
AI打标支持根据采集的元数据、定义的数据标准自动完成标签的标注，提供技术元数据的业务知识；
AI数据分类支持根据元数据、标准和标签等特征知识智能分类分级，赋予合适的业务分类和敏感等级；
AI元数据探索通过智能算法深入挖掘数据的背景和关系，可通过自然语言对元数据进行探索。
2.元数据RAG引导大模型理解数据
将数据流转语义图谱的元数据提取，通过RAG技术让大模型能懂用户数据库，实现智能化数据梳理。
3.自然语言数据探索
通过自然语言进行数据库查询，探索数据库内容，减少数据使用和查询的人员对SQL技术依赖。
4.智能化指标推荐
对于不懂数据主题设计和指标设计的用户，AI能够推荐适合进行数据挖掘的指标，并自动生成相应的指标计算脚本，实现从指标设计到开发的全链路智能化。
5.智能化数据开发
通过AI能力快速完成数据开发。根据预设数据标准，自动对数据进行清洗和格式化，确保数据一致性和质量。通过解析元数据，智能生成和优化脚本，减少开发人员工作量。用户可用自然语言说明需求，系统会自动完成对脚本的优化。系统会根据现有脚本自动猜测用户意图，推荐合适的脚本，并提供自动补全功能。智能化数据开发简化了数据处理流程，提高了数据开发的准确性和可操作性，提升75%开发效率。

1.数据资产入表
帮助用户通过数据基座，对数据进行自动化的梳理和整理。系统能够智能识别、 分类和标准化各类数据资产，确保数据在入表过程中的一致性和完整性。不仅大幅降低了传统操作的复杂度和错误率，还提高了数据入库和管理的效率，确保数据资产能够快速、准确地应用于业务场景。
2.数据治理
帮助用户通过数据基座，进行自动化元数据采集、智能生成数据血缘。 通过深入到算子级别的精确追踪，系统全面展示数据的流转路径和动态变化情景。 为数据治理和合规性提供坚实的支持，显著提升数据追溯和分析的效率，确保数据管理的透明性和可控性。
3.数据价值挖掘
智能数据基座助力用户开发数据产品，实现数据价值的深度挖掘。 通过强大的数据处理和分析能力，系统能够识别和提取数据中的潜在价值，支持用户进行创新和业务优化。在复杂的数据分析、机器学习模型训练与新产品开发环节中，数据基座都提供全面的技术支持，对企业在数据驱动的市场中保持竞争优势具有支撑价值。