当前，数据驱动时代下，企业对数据处理的需求持续增长，数据处理精度变得尤为关键。为此，UData问答式智能AI数据助手应运而生，该助手基于大语言模型技术和湖仓一体架构，以新一代AI数据资产体系为支撑，为该领域注入新活力。腾讯游戏在业务场景中也揭示了精准数据挖掘和提取的重要性，同时也面临诸多挑战。
UData背景与腾讯游戏需求
UData在数据处理领域表现突出。其诞生旨在应对数据需求不断上升的趋势。腾讯游戏每年需处理数以万计的数据挖掘与提取任务。相较BI场景，数据挖掘需处理更多表格，数量可高达数万甚至数十万。只有当这些表格被AI理解并达到人类水平的准确性，才能应用于实际业务场景。这凸显了在实际业务需求中对高度准确性的依赖。这并非易事，而是腾讯游戏及整个行业在数据处理领域需要突破的难题之一。
腾讯游戏的数据处理研究中，其数据团队指出，企业场景下AI编写SQL语句的准确率较低，原因在于两点：一是AI对数据需求的理解存在误解，二是AI对数据资产的理解也存在误解，导致大模型未能获取到全面的信息。这一现象反映出当前数据处理领域面临诸多复杂挑战。
UData的资产建设
UData为克服这些挑战，设立了“AI驱动数据资产体系”。其核心目标是提升AI对资产的认知与运用能力。该体系的构建涉及多个层面。首先，基于“新一代AI数据资产”，旨在使AI能够理解并准确执行SQL语句，实现自助交付。为此，制定了语义层建模规范，其中包含了行业知识、指标、维度、特征、元数据等多个关键要素。
此语义层建模规范的重要性不容忽视。AI能够根据其理解的语意资源，根据不同需求采取相应的资源利用策略。在需求涉及现有指标或维度资源时，通过推荐现有看板即可满足；对于新指标或新维度需求，AI可以利用特征资源生成相应的指标和维度；若遇到缺乏语意资源的需求，AI能够迅速察觉并发出警报。在补充了必要的特征等语意资源后，AI能够完成资源的交付。此策略对数据资源的高效利用起到了显著的促进作用。
资产纽带与优势
新一代AI数据资产扮演着连接不同层次的核心角色。其核心作用是构建业务需求、行业知识与数据结构之间的桥梁，并通过领域模型实现信息的积累与推荐，确保资产能够被AI理解和运用。这种牢固且高效的连接机制，使得数据处理流程更为顺畅和合理。
UData的优势显著。其需求构建稳定且易于AI理解，这使其在提高AI准确交付率方面表现卓越。同时，在与其他行业产品竞争时，UData展现出显著的差异化优势。这种优势赋予UData在众多数据处理产品中的独特地位。
实时数据处理挑战
确保SQL语句无误并不能满足数据处理的全局需求。以Lambda架构的传统数据仓库为例，多数计算任务是在T+1日进行离线处理，这种模式存在较大局限，无法支持对所有数据的实时高效检索。因此，对实时详细数据的深入探究和分析变得尤为困难。在当前众多应用场景中，实时数据处理显得尤为关键，这无疑对整个数据处理流程构成了重大挑战。
UData的应对方式
UData依托于新一代AI数据资产，采用通用大模型、特定领域模型以及多智能体架构，旨在释放AI潜能，攻克实时数据处理难题。通过这些技术的融合，UData显著增强了数据处理能力。
UData引入了“领域模型”这一概念，用于处理不同行业中的专业知识与企业知识。依托知识图谱、语义解析、检索与排序等先进技术，该模型有助于大模型更深入地理解数据资产。这种做法是确保数据处理既高效又准确的有效途径。
平台应用流程
UData平台的应用流程具有独特性。该平台采用了Agent多智能体架构。这一架构实现了人与AI的紧密协作，并支持平台的持续优化。该架构展现了UData的创新精神。同时，在数据处理方面，它提升了工作效率，并对整个数据处理流程进行了优化。
UData展现了数据处理技术的持续进步。展望未来，在众多行业的多样化应用场景中，UData的各项功能能否充分发挥其潜力尚存疑问。我们期待读者踊跃点赞、留言及转发本文，共同深入探讨数据处理领域的广阔前景。
