Rust中的高吞吐量流處理
作者 | Noz編譯 | 王瑞平本篇文章主要介紹了Rust中流處理的概念、方法和優化。作者不僅介紹了流處理的基本概念以及Rust中常用的流處理庫，還使用這些庫實現了一個流處理程序
過去一年大模型應用集中爆發，中關村科金作為領先的對話式 AI 技術解決方案提供商，基于各個行業真實的業務痛點，圍繞營銷、服務與運營場景，創新打造和升級了知識助手、投顧助手、智能陪練等大模型應用，全面賦能客戶經理展業，實現降本增效。
為進一步解決客戶經理日常展業的痛點，中關村科金推出 AI 營銷助手產品線，基于自研的金融領域大模型為數智底座，結合 OCR、RPA、音視頻等 AI 技術，以統一的對話式入口，集成中關村科金客戶洞察平臺 CDP 和自動化營銷決策平臺 MA, 支持用戶行為數據采集 UBS 產品，實現了在客戶跟蹤維護、市場 & 產品問題答疑、客戶標簽行動洞察、投資需求參數提取、金融產品篩選對比、大類資產配置輔助、場景化財富管理 7 個具體業務場景的應用。
隨著前線作戰人員的裝備提升，營銷活動的組織頻次密度也將隨之增高，原先的活動分析 BI 工具難免“相形見絀”。
“從領卷人數、1 天轉化、7 天轉化對比上次活動看看?”
“把這批的活動的最終效果，轉化漏斗、ROI, 再找找亮點數據，做成圖表，放到 PPT 里”
“這批活動為什么轉化率掉了，參與人跟兩周前的有什么不同嘛?”
“這場直播人數看著不錯啊，是不是咱們今天破新高了，最后這些人多少自己買了，多少聯系客服接著咨詢了?”
“你這 ROI 看著不對啊，你這分子取的什么口徑數? 虛高了吧”
當管理層、團隊長一次次的拆解營銷任務、復盤活動效果，需要協調數據團隊不停地給出不同口徑，不同維度的數據，活動分析仿佛回到了 SQL+Excel 的半手工時代。運營人員每天陷入提數、算數、看結果，換口徑、重提數、找亮點，做圖表、寫匯報的循環里。
此外，傳統 BI 系統需要大量的數據分析師來做 ETL 工作，根據定義好的業務需求，配置一張張的報告，過程繁瑣、固化，更適合出具財務口徑、監管口徑等相對固定、明確的報表，且 BI 系統對操作熟練度有要求，需要在紛繁的報表中找到所需的。
既然營銷可以用大模型改善，那么大模型更加擅長的數據分析，同樣可以作為最先落地的應用場景范圍之一。但在嘗試了 NL2SQL, 利用大模型直接將用戶指令轉換成 SQL 執行時，卻發現了些許問題，除了生成 SQL 的編譯、表的對應問題外，還有以下常見難點:
?輸入的自然語言要足夠精準并避免歧義，否則結果差距非常大，但這又與自然語言習慣不太符合；
?有的請求是依賴上下文的，屬于漸進式需求表達，但生成的 SQL 卻可能與前述截然不同；
?自然語言很難表達一些復雜場景，甚至不如直接寫 SQL 來的容易；
?查看數據時，往往需要切換不同的口徑，從而找出數據變化的原因，但對口徑的理解和多輪對話的表達常常又難以表述，出現反復橫跳現象。
基于 NL2SQL 的 Chat2SQL, 雖然改變了用戶的交互形式，以更加友好的對話式交互提升了操作的便捷性，但又存在直接對應底層數據庫表時，語義理解難以準確的映射到數據層，難以應用在嚴肅場合的問題。此外，Chat2SQL 可以輔助數據分析師開發，但數據分析師自身往往又是 SQL 高手，業務人員想用又不敢信，很難產生實際的生產價值。
不過這些問題并非全然無解。中關村科金基于指標中臺，將可視化 BI 和 AI 能力進行合增強，引入 Headless Bl 模式，構建對話式 BI、異動分析、智能歸因、數據預測、能解讀等多個產品模塊，為業務提供自動化洞察數據的智能分析可視化工具，實現零代碼解讀數據，提高業務人員數據分析的效率，幫助企業利用數據創造更多的價值，發現新的商業機會和創新點，真正實現數據驅動經營決策。
指標中臺的引入，使得 AI+BI 的方案可以很好地保留基于大模型對話的友好交互形式，便捷查詢、低成本學習等特點，并且所有數據又經過了指標中臺的處理加工，指標定義清晰、語義識別明確、結果反饋準確，既靈活又嚴肅。
靈活性核心體現在交互式探索。尤其是營銷活動復盤這種分析重于展現的場景，對數字背后的影響因子很難一下設定完整，甚至是沒有明確的方向，需要不斷地依靠假設拆解指標、變換口徑，以此測試驗證思路的準確性，僅從幾張預設的報表中是無法看出問題的。而基于大模型的交互式探索，正適合利用多輪對話，將設想轉換成不同的形式呈現出來，并進行實時反饋，有助于激發想象力。
嚴肅主要是指數據可用、敢用。統一的指標口徑與定義、嚴謹的原子指標加工，使得團隊可以基于共同語言體系來看數據，理解一致能夠提升互信度，洞見才更有可能被采納。
為了更好的給客戶解決端到端的問題，AI 營銷助手在集成智能營銷板塊后，又引入基于指標中臺的 AI+BI 模塊，將可視化 BI 和 AI 交互、分析能力合并增強，形成以下 4 個特點:
1、Headless BI, 助力業務場景靈活探索
將數據的語義層和應用層進行解耦，通過統一語義層的模式實現指標和模型的一處定義、多處使用。為分析應用和業務場景提供統一的語言，提升數據服務的可重用性和開發效率，為業務場景的探索提供更靈活和有力的支持。
2、對話式 BI, 提升產品交互體驗
更友好的交互體驗，簡單上手，在探索中分析數據，洞見智能生成圖表，支持以創建模板的形式，形成個性化的儀表盤和數據報告。
3、Chat2Metrics, 加強分析基礎性能
從自然語言對話，到精準的指令語義識別，使得 AI+BI 更嚴謹，識別準確度高，指標知識庫更完整，分析基礎更牢靠。
4、增強分析，提高分析決策能力
學習歷史用戶交互的歸因結果，多維度、組合形式輔助尋找關鍵因子。基于歷史知識，精準、快捷的構建人群包和營銷策略，復制成功經驗。基于實時數據，監控指標異動，給出分析建議，通過用戶對解的評價，不斷修正解讀。
在數字化時代，數據的價值不言而喻，然而如何有效利用和分析數據，讓數據成為企業的核心資產，是每個企業都需要面臨的挑戰。AI+BI 將人工智能的智能化分析和商業智能的可視化分析相結合的解決方案，為企業提供了一種全新的數據分析方式。
中關村科金在 AI+BI 領域的探索和創新正是基于這樣的背景。既打破了傳統 BI 的局限性，實現了數據分析和交互的智能化、自動化，也提高了數據分析的效率，降低了數據分析的門檻，使得更多的業務人員能夠輕松上手，利用數據驅動業務決策。
在推動大模型垂直化、產業化落地的過程中，中關村科金全力探索、加速演進，以場景應用為牽引，持續推出創新應用，幫助客戶進行卓有成效的降本、行之有效的增效，以創新打開增長空間。
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