在 AI 大模型行业，数据监控是业务运营的核心：
- •API 调用量：每天有多少次 API 调用？哪些客户的调用量最大？
- •Token 消耗：不同模型的 Token 消耗情况如何？成本如何分摊？
- •响应时间：API 的平均响应时间是多少？有没有性能瓶颈？
- •错误率：API 调用的成功率如何？哪些错误最常见？
- •客户行为：哪些客户在使用哪些功能？使用频率如何？
对于智谱 AI、MiniMax 等大模型供应商来说，这些数据不仅关系到业务运营，更关系到成本控制和客户服务质量。
然而，传统的监控工具（如 Grafana、Prometheus、ELK）虽然功能强大，但在实际使用中却面临以下问题：
- •技术门槛高：需要编写复杂的查询语句（如 PromQL、Lucene 查询语法），非技术人员难以使用。
- •灵活性不足：只能查看预设的监控面板，无法进行临时性的数据探索。
- •跨系统查询困难：业务数据往往分散在多个系统中（如 API 网关、数据库、日志系统），传统工具难以进行跨系统查询。
这就是为什么越来越多的 AI 公司开始尝试 AskTable（察言观数）——一个能够用自然语言查询业务数据的 AI 平台。
业务需求
对于 AI 大模型供应商来说，API 调用量是最核心的业务指标：
- •运营团队：需要实时了解 API 调用量的变化趋势，及时发现异常。
- •销售团队：需要了解不同客户的 API 使用情况，支持商务谈判。
- •技术团队：需要监控 API 的性能指标，确保服务稳定。
传统监控工具的局限性
传统监控工具（如 Grafana）的典型使用方式：
- •数据工程师预先设计监控面板，展示 API 调用量、响应时间、错误率等指标。
- •业务人员登录 Grafana，查看预设的面板。
问题：
- •灵活性不足：只能查看预设的指标，无法进行临时性的数据探索。例如，销售经理突然想知道"某个客户在过去 7 天内，调用了哪些 API？每个 API 的调用量是多少？"，这种临时需求往往无法通过现有面板满足。
- •技术门槛高：如果需要自定义查询，必须编写 PromQL 或其他查询语言，非技术人员难以操作。
AskTable：自然语言的即时查询
AskTable 的优势在于零门槛的自然语言交互：
典型使用场景：
- •运营经理："今天的 API 调用量是多少？"
- •AskTable：返回实时数据，如"今天截至目前，API 调用量为 1,234,567 次"。
- •运营经理："与昨天同期相比增长了多少？"
- •AskTable：自动计算同比增长，如"增长了 15%"。
- •运营经理："哪个客户的调用量最大？"
- •AskTable：返回客户排名，如"客户 A 调用了 500,000 次，占比 40%"。
优势：
- •零学习成本：会说话就会用，无需学习 PromQL 或其他查询语言。
- •高灵活性：支持任意临时性查询，无需依赖预设面板。
- •多轮对话：支持追问和细化，符合人类的思维习惯。
案例：某 AI 大模型公司在引入 AskTable 后，运营团队的数据查询频率从每天 5-10 次提升到 50+ 次。由于查询变得简单快捷，团队能够更及时地发现业务异常，快速响应。
业务需求
对于 AI 大模型供应商来说，Token 消耗直接关系到成本：
- •财务团队：需要了解不同模型、不同客户的 Token 消耗情况，进行成本核算。
- •产品团队：需要分析不同功能的 Token 消耗，优化产品设计。
- •客户成功团队：需要帮助客户优化 Token 使用，降低成本。
传统工具的局限性
Token 消耗数据往往存储在数据库中，传统的查询方式需要：
- •数据分析师编写 SQL 语句，查询数据库。
- •生成报表，发送给业务团队。
问题：
- •响应速度慢：从提需求到获取结果，往往需要 1-2 天。
- •无法灵活探索：如果第一次查询的结果不够详细，需要重新提需求，效率低。
AskTable：即时的成本分析
AskTable 支持直接连接数据库，用户可以用自然语言查询 Token 消耗数据：
典型使用场景：
- •财务经理："上个月的总 Token 消耗是多少？"
- •AskTable：返回数据，如"上个月总 Token 消耗为 10 亿"。
- •财务经理："哪个客户的 Token 消耗最大？"
- •AskTable：返回客户排名，如"客户 A 消耗了 2 亿 Token，占比 20%"。
- •财务经理："客户 A 主要使用哪个模型？"
- •AskTable：返回模型分布，如"70% 使用 GPT-4，30% 使用 GPT-3.5"。
优势：
- •即时响应：从提问到获取结果，只需 10-15 秒。
- •灵活探索：支持多轮对话，可以不断细化查询。
- •跨维度分析：可以同时分析客户、模型、时间等多个维度。
案例：某 AI 公司的财务团队在使用 AskTable 后，每月的成本分析时间从 2 天缩短到 2 小时。由于可以快速获取数据，财务团队能够更及时地发现成本异常，优化定价策略。
业务需求
对于 AI 大模型供应商来说，私有化部署是重要的业务方向。然而，私有化项目往往涉及多个环节：
- •需求沟通：了解客户的具体需求。
- •环境准备：客户准备服务器、网络等基础设施。
- •系统部署：在客户环境中部署模型和服务。
- •测试验收：进行功能测试和性能测试。
- •上线运营：正式上线，提供技术支持。
项目经理需要实时了解每个项目的进度，及时发现风险。
传统工具的局限性
传统的项目管理工具（如 Jira、Trello）虽然可以记录项目进度，但在数据分析方面存在局限：
- •数据孤岛：项目数据、客户数据、技术数据分散在不同系统中，难以整合。
- •查询不便：需要手动导出数据，使用 Excel 进行分析，效率低。
AskTable：跨系统的项目分析
AskTable 支持连接多个数据源（如 Jira、数据库、CRM 系统），用户可以用自然语言进行跨系统查询：
典型使用场景：
- •项目经理："目前有多少个私有化项目在进行中？"
- •AskTable：返回数据，如"目前有 15 个项目在进行中"。
- •项目经理："哪些项目的进度延期了？"
- •AskTable：返回延期项目列表，如"项目 A、项目 B、项目 C 延期"。
- •项目经理："项目 A 延期的原因是什么？"
- •AskTable：查询项目备注，返回原因，如"客户环境准备延期"。
优势：
- •跨系统查询：可以同时查询项目管理系统、客户数据库、技术文档等多个数据源。
- •即时洞察：可以快速发现项目风险，及时采取措施。
- •数据驱动决策：基于数据进行项目优先级排序和资源分配。
案例：某 AI 公司的项目管理团队在使用 AskTable 后，项目风险识别速度提升 50%。由于可以快速查询项目数据，项目经理能够更及时地发现延期风险，调整资源分配。
业务需求
对于 AI 大模型供应商来说，了解客户的使用行为至关重要：
- •产品团队：需要了解客户最常使用哪些功能，优化产品设计。
- •客户成功团队：需要识别高价值客户和流失风险客户，提供针对性服务。
- •销售团队：需要了解客户的使用情况，支持续约和增购谈判。
传统工具的局限性
客户行为数据往往存储在多个系统中（如 API 日志、数据库、CRM 系统），传统的分析方式需要：
- •数据工程师从多个系统中提取数据，整合到数据仓库。
- •数据分析师编写 SQL 语句，生成分析报告。
- •业务团队查看报告，提出新的分析需求。
问题：
- •周期长：从提需求到获取结果，往往需要 3-5 天。
- •灵活性不足：报告是静态的，无法进行交互式探索。
AskTable：实时的客户洞察
AskTable 支持连接多个数据源，用户可以用自然语言进行客户行为分析：
典型使用场景：
- •客户成功经理："客户 A 最近 30 天的 API 调用量是多少？"
- •AskTable：返回数据，如"客户 A 最近 30 天调用了 100,000 次"。
- •客户成功经理："与前 30 天相比有什么变化？"
- •AskTable：自动计算环比变化，如"下降了 20%"。
- •客户成功经理："客户 A 主要使用哪些功能？"
- •AskTable：返回功能使用分布，如"80% 使用文本生成，20% 使用图像生成"。
优势：
- •实时洞察：可以随时查询客户的最新行为数据。
- •流失预警：通过分析客户的使用趋势，及时发现流失风险。
- •个性化服务：基于客户的使用行为，提供针对性的服务和建议。
案例：某 AI 公司的客户成功团队在使用 AskTable 后，客户流失率下降 15%。由于可以实时监控客户的使用情况，团队能够及时发现流失风险，主动联系客户，提供支持。
| 维度 | 传统监控工具 | AskTable |
|---|
| 查询方式 | 预设面板 + 查询语言 | 自然语言提问 |
| 学习成本 | 高（需学习 PromQL 等） | 低（会说话就会用） |
| 灵活性 | 低（依赖预设面板） | 高（即问即答） |
| 跨系统查询 | 困难 | 支持 |
| 响应速度 | 快（预设面板）/ 慢（自定义查询） | 快（10-15 秒） |
| 适用人群 | 技术人员 | 所有业务人员 |
| 数据探索 | 有限 | 灵活（多轮对话） |
背景
该公司是国内领先的 AI 大模型供应商，提供 API 服务和私有化部署方案。随着业务快速增长，公司面临以下数据挑战：
- •数据分散：API 日志、数据库、项目管理系统、CRM 系统中的数据分散，难以整合。
- •查询依赖技术团队：业务人员的数据查询需求都需要通过技术团队，响应速度慢。
- •决策滞后：由于数据获取不及时，业务决策往往滞后于市场变化。
解决方案
该公司引入了 AskTable，并进行了私有化部署：
- •多数据源连接：AskTable 连接了 API 网关、数据库、Jira、CRM 等多个系统。
- •自然语言查询：业务人员可以直接用中文提问，如"今天的 API 调用量是多少？"、"哪个客户的 Token 消耗最大？"等。
- •权限控制：不同角色的用户只能查看自己权限范围内的数据，确保数据安全。
效果
- •查询效率提升 10 倍：业务人员的数据查询时间从平均 1-2 天缩短到 10-15 秒。
- •查询频率提升 5 倍：由于查询变得简单快捷，业务人员的日均查询次数从 5-10 次提升到 50+ 次。
- •决策速度加快：由于可以实时获取数据，业务决策的速度显著提升，市场响应能力增强。
- •技术团队解放：技术团队不再需要处理大量的临时性数据查询需求，可以专注于更有价值的技术工作。
对于 AI 大模型供应商来说，数据是业务运营的核心。然而，传统的监控工具和数据分析工具往往只服务于技术人员，业务人员难以从数据中获益。
AskTable 正是为了打破这一壁垒而生：
- •零门槛：会说话就会用，无需学习查询语言。
- •高灵活性：支持任意临时性查询，无需依赖预设面板。
- •跨系统查询：可以同时查询多个数据源，无需预先整合数据。
- •即时响应：10-15 秒内获取查询结果。
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