企业希望通过数字化来突破业务瓶颈，实现转型升级。而这期间，数据作为新的生产要素，其重要性毋庸置疑。
9月19日，2023火山引擎数据驱动科技峰会发布数据产品大语言模型（Large Language Models）应用：DataLeap-找数助手、DataLeap-开发助手和DataWind-分析助手，为企业提供从数据资产的检索、到数据开发，再到数据应用的全链路AI能力。
上述能力的发布，其目的就是让企业能更便捷地生产数据、应用数据，实现更普惠的数据消费，为数字化提供现实基础。
DataLeap是火山引擎数智平台（VeDI）推出的大数据研发治理套件，核心是帮助企业快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设。
DataLeap此次升级发布的两款大模型应用能力“DataLeap-找数助手”与“DataLeap-开发助手”，主要聚焦在企业数据资产查询与数据开发运维两大核心场景，通过大模型能力的加持，降低企业数据资产检索和数据开发的准入门槛。
“DataLeap-找数助手”：AI+数据资产查询 提升数据资产检索效率
利用“DataLeap-找数助手”，可以实现多种数据类型及相关业务知识的问答式检索。
从企业数据消费的链路来看，数据资产的检索、管理可以看作是消费的第一环。找到正确的数据资产，继而才能实现数据的消费。
数据的查找和使用本身强依赖业务专业知识的输入。过去传统技术方案下，数据资产检索重依赖数据结构化管理，需要大量的人力保障，且不够灵活。同时，非结构化数据与数据资产的关联缺失，会导致大量业务信息缺失，而以往基于关键词在结构化及非结构化数据中的检索，由于检索链路割裂，会大大降低基于业务场景的数据查找和消费效率。此外，检索提供的是基于关键词的候选答案集合，需要人为再次筛选确认，不是直接的答案，导致用户很难有良好体验。
与大语言模型(LLM)结合后，资产查询的方式变得更“拟人化”：在与用户对话式的过程中，大语言模型(LLM)可以理解用户真实意图，让搜索过程更聚焦，节约了人为判断的成本。同时，伴随模型语义理解分析能力的逐步提升，对话式检索相比单纯地用关键词检索的方式，其全链路的检索效率也更高。
在功能上，“DataLeap-找数助手”目前主要提供三类：
1. 找数据，表、数据集、仪表盘等
2. 问含义，指标的口径信息、维度枚举值含义等
3. 业务咨询，业务知识咨询，如业务常见术语含义，业务分类等信息
其核心优势在于：
1. 问答式查询方式，查询效率更高；
2. 轻量化接入能力，支持自助接入企业知识库；
3. 语料充分，元数据中心能力完善可提供企业级服务
能力发布后，“DataLeap-找数助手”将让企业的数据资产检索变得更快，使得低成本管理、真正的自助式数据消费变得可行。
“DataLeap-开发助手”：AI+数据生产 降低数据开发门槛
利用“DataLeap-开发助手”，可以实现通过自然语言描述，自动生成代码；针对已有的代码可以自动实现Bug修复，代码优化、解释与注释等；对话式方式进行文档搜索、函数使用、代码示例等问题咨询。
过去，研发人员必须充分熟悉SQL等数据开发语言，才能高效支持数据分析背后的开发需求。但在现实场景中，数据分析师、依赖数据的业务运营人员都会有大量的数据消费诉求，也就意味着需要大量的专业数据研发人员来支持一些看似基础但仍需要人为介入的开发工作。
“DataLeap-开发助手”底层采用大语言模型，经过海量的代码和语料训练，可以根据用户的自然语言输入，自动关联包括表Schema在内的元数据信息，生成高质量的数据加工代码，并具备代码的理解、改写以及领域知识的问答能力。
目前看，“DataLeap-开发助手”主要提供以下3个细分场景的服务：
1. 生成代码：描述需要处理的问题可以自动生成代码，例如：从多张数据表中，通过关联，自动查询、统计指标数据；
2. 智能问答：根据你描述的问题进行答疑，例如忘记 Spark 函数怎么写，唤起智能开发助手，询问函数使用方式；
3. 修复/优化代码：用户可以直接在SQL 编辑器中通过AI修复功能，了解详细的报错原因，并基于修复建议“一键完成”选中代码的修复/优化。
“DataLeap-开发助手”的核心优势在于：
1. 适配多场景数据开发，简单场景自动开发，复杂场景辅助提效
2. 内置于编辑器，灵活唤起，减少多工具切换成本，交互体验对齐桌面原生 IDE（集成开发环境）
3. 模型来源可扩展，支持企业自有模型接入
其核心价值是打破了语言障碍，极大程度降低了数据开发的准入门槛，同时让专业数据研发人员更聚焦复杂场景的需求，利用开发助手优化代码，提高研发生产效率与代码质量。
以DataLeap为代表的火山引擎多个数据产品拥抱AI，本质是为了降低数据消费门槛，通过数据消费来实现企业数据资产与业务应用的飞轮效应，提升企业活力。（作者：许值泓）
