大模型通常指的是参数数量较大的机器学习模型，这些模型在训练过程中需要处理庞大的数据集和复杂的任务，以获得更强大的表征能力。在自然语言处理领域，像GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）等拥有数十亿参数的深度学习模型被认为是大型模型的代表。

支持私有化部署意味着这些大模型可以在用户自己的本地服务器或私有云环境中运行，而不是依赖于公共云服务或第三方供应商。私有化部署的大型模型有以下作用：

1、数据隐私保护： 私有化部署可以帮助企业更好地掌控其敏感数据，减少在数据传输和处理过程中的安全风险，从而增强数据隐私保护。

2、合规性： 一些行业可能对数据存储和处理有特定的法规和合规要求。通过在本地部署大型模型，企业可以更容易地满足这些合规性要求。

3、定制和定制化： 私有化部署允许企业对大型模型进行自定义和调整，以适应特定业务需求。这种定制化程度通常较高，有助于提高模型在特定领域的适应性和性能。

4、低延迟： 在本地部署大型模型可以减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度，对于需要实时决策的应用场景尤为重要。

5、资源可控： 私有化部署意味着企业可以更好地管理模型训练和推断所需的计算资源，更好地控制与模型相关的成本。

国内大模型发展的如火如荼，在商业智能bi领域，各厂商更是持续发力。比如近期，思迈特就发布了对话式分析大模型版本，通过引入大语言模型（LLM），提升自然语言分析工具对“常识”语义和上下文语境的理解能力；同时通过提示工程、微调或训练将自然语言转化成精准的SQL，以便准确、高效、便捷地获取到用户真正需要的数据。

目前，Smartbi的对话式分析大模型版本，不仅支持OpenAI、百度、阿里等大模型，还支持多种本地私有化部署的大模型。

对话式分析大模型通常是指在对话式交互中使用的大型自然语言处理模型。这些模型在处理自然语言对话时能够理解用户的意图、进行上下文推理，并输出相应的分析结果。

对话式分析私有化大模型是在本地设备上运行，可以降低数据泄露的风险，具备更强的安全性。同时，思迈特提供专为BI垂直领域需求量身定制的私有化大模型。这个私有大模型被“喂给”BI行业方面的“专属营养”，与用户的行业数据更贴合，再通过持续的微调和训练，从而具备更强大更准确的NL2SQL能力，其意图识别识别水平可比肩ChatGPT3.5，是BI行业领域的智能专家。

现在已经有不少企业纷纷在体验对话式分析大模型的超能力了，不仅可以让数据分析像聊天对话一样简单，而且还可以帮助用户层层递进思考数据背后的根本原因，如果用户描述的比较模糊，可能会出现查询结果并不是我们想要的。这时我们进行错误纠偏，帮助用户快速获取正确的结果。

总的来说，ai+大模型的加持，Smartbi对话式分析不仅仅降低了分析门槛，帮助业务用户提升业务效率，还能让数据分析结果更加准确和安全。

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