使用 ChatGPT Work 将分析锚定在您的语义层

# 利用ChatGPT Work，将分析锚定于你的语义层 **摘要：** 若希望ChatGPT执行可靠的数据分析，需通过数据插件将其锚定于共享的语义层。该层可从零构建，或与Snowflake Cortex、Databricks Genie等现有系统集成，需要组织持续投入资源。 ## 核心问题：信任与复杂数据逻辑 一个关键问题随之产生：我们如何确保ChatGPT能准确查找并查询数据？即便看似简单的业务问题，也可能涉及复杂的查询逻辑或指标定义。这些关键知识往往分散在不同工具与团队成员之间。若智能体无法获取这些信息，便无法做出正确决策。因此，核心在于让智能体能够访问这些知识。数据插件使我们能将现有知识转化为可共享的能力。 ## 构建作为插件的语义层 解决方案在于构建一个封装核心知识的**语义层**，该层包含： * 关键实体 * 核心指标 * 标准过滤维度 * 开放式问题与常见陷阱 熟悉数据的团队成员需要审核并优化此语义层。确认其质量后，可将其打包为插件，在整个组织内共享。 如果您的业务领域相对清晰，这种方法将尤其有价值。 ## 与现有语义层集成 您无需完全从零构建。如果您的团队已经构建了语义层——无论是作为独立能力，还是在**Snowflake Cortex**或**Databricks Genie**等平台内——您可以直接集成。智能体可以从该现有知识库中学习，无需重复创建内容。 ## 组织层面的必要条件 要真正成功实施此方案，需要专门的关注和组建专门团队，以持续优化和构建该系统。这项工作必须在组织战略层面得到优先重视。其重要性已被理解，但需要持续的关注和投入。该领域后续还将有进一步的产品发展。 来源：OpenAI - 利用ChatGPT Work将分析锚定于你的语义层 (https://www.youtube.com/watch?v=bbNTY8O0GTY)