生成式 AI 如何基于可信企业数据落地？Alteryx × Elastic 深度解析

Alteryx × Elastic 深度解析：生成式 AI 如何建立在可信数据之上？

这两年，生成式 AI 正以前所未有的速度走进企业业务场景。从智能分析到知识问答，再到自动化决策，越来越多的团队开始尝试把 GenAI 用起来。但在实际落地过程中，很多企业很快会遇到一个现实问题：AI 看起来很聪明，却并不总是 “懂业务”。

原因往往并不在模型本身，而在数据来源。如果生成式 AI 主要依赖公开互联网信息，它就很难理解企业自身的业务逻辑、流程规则和最新数据，输出结果也难免出现偏差，甚至 “看似合理却并不可靠”。

在服务客户的过程中，越来越多企业开始意识到：生成式 AI 能否真正落地，关键在于它是否建立在可信、可控的企业数据之上。

也正是在这样的背景下，Alteryx 与 Elastic 的技术合作显得尤为重要。通过将 Alteryx 在数据准备、转换和治理方面的优势，与 Elastic 在向量数据库和语义搜索领域的能力相结合，企业可以更高效地把分散、复杂的内部数据，转化为 GenAI 可以理解、调用和推理的 “业务知识”。

Alteryx 产品副总裁 Chad Thompson 也指出，这一合作让 Elastic 的实时搜索与数据洞察能力更直接地服务于业务用户。借助 Alteryx 直观、受控的分析平台，企业不仅能够加快决策节奏，还可以基于最新、最相关的企业数据，构建更可靠、更具业务价值的 AI 应用，从而更快看到实际回报。

一、为什么企业级 GenAI，离不开 “可信数据” 这一底座？

在实际业务中，几乎所有组织都在尝试把生成式 AI 引入日常工作中，希望它能提升效率、推动自动化，甚至辅助关键决策。但很快，企业就会发现一个问题：

AI 给出的答案未必总是 “能用”。

企业真正需要的，并不是看起来流畅的回答，而是：

• 结论准确、逻辑清晰

• 不凭空 “编故事”，避免幻觉

• 明确来源于可信、可控的企业内部数据

一旦生成式 AI 过度依赖公共模型或开放互联网信息，就很容易出现信息过时、脱离业务上下文，甚至与企业实际情况相悖的情况。这些风险，恰恰是企业在核心业务场景中最不愿意承担的。

正因如此，Alteryx 与 Elastic 的技术结合，关注的并不是 “让 AI 看起来更聪明”，而是让 AI 在企业环境中更可靠。通过以企业自身的数据为基础，无论是在在线查询还是离线分析场景中，GenAI 都能够给出更贴合业务语境、也更值得信任的答案。

Elastic Search AI 产品负责人 Serena Chou 也指出，全球范围内的企业和政府机构，正在努力让大语言模型基于可信且具备业务上下文的数据进行推理。将 Alteryx 受控的数据转换能力，与 Elasticsearch 的向量数据库和搜索能力结合，能够让企业数据在 AI 规模下变得可探索、可解释，并真正转化为可行动的洞察。

二、这套方案是怎么跑起来的？从数据到 GenAI 的完整路径

从整体来看，这套方案并不复杂，它的核心思路只有一个：先把企业数据 “整理好”，再让生成式 AI 用得上、用得准。

第一步：Alteryx 完成数据整理与打底

通过 Alteryx 的数据连接与准备能力，企业可以从多个业务系统中同时获取结构化和非结构化数据。随后，Alteryx 会对这些数据进行统一处理，包括清理杂乱信息、规范不同来源的数据格式，并将原本零散的数据进行融合，形成更完整、更贴近业务语境的数据集。

在这一过程中，Alteryx 还会将原本难以直接被模型理解的结构化数据，转换为更适合 GenAI 使用的自然语言内容，为后续的智能推理打好基础。

第二步：Elasticsearch 实现数据 “可理解、可检索”

经过处理后的数据会被加载到 Elasticsearch 中，以向量形式进行存储和索引，从而支持高效的语义搜索。这样一来，GenAI 在回答问题时，能够快速定位到与当前问题最相关的企业知识，而不是在大量无关信息中 “猜答案”。

第三步：GenAI 接入打造智能对话入口

无论是像 ChatGPT 这样的云端模型，还是部署在本地的大型语言模型，都可以与 Elasticsearch 集成，形成一个面向业务用户的智能对话入口。用户无需了解底层数据结构，就能直接用自然语言提问，实时获得基于企业数据的精准回答。

三、为什么 Alteryx 和 Elasticsearch 放在一起，效果会更好？

Elasticsearch 擅长做的一件事，是让数据变得 “找得到、用得上”。无论数据来自哪里、是什么格式，它都可以通过向量存储和语义搜索，把隐藏在数据里的信息快速挖掘出来。但要真正发挥这种能力，前提只有一个 ——数据本身要足够干净、清晰，并且带有业务语境。

而这，正是 Alteryx 的优势所在。

在进入 Elasticsearch 之前，Alteryx 会先把企业数据 “打理好”：

• 从不同系统中提取数据后，自动完成清理、规范和转换，把原本零散、杂乱的数据整理成结构清晰、上下文完整的内容；

• 可将结构化数据转化为更适合生成式 AI 理解的自然语言形式；

• 无代码 / 低代码方式 让业务团队和数据团队快速参与，无需编写大量代码，缩短从数据到价值的路径；

• 丰富的原生连接器和内置 AI/ML 能力，支持多系统数据持续接入，满足规模化运行需求。

当 Alteryx 与 Elasticsearch 结合使用时，一条顺畅的数据链路就形成了：Alteryx 通过受控、可视化的工作流，将多源数据进行融合和丰富，补充关键的业务上下文和元数据；随后，这些结构化和非结构化数据被索引到 Elasticsearch 中，支持快速的语义搜索和向量检索，为 RAG 和大模型应用提供可靠的数据基础。

最终，企业不只是 “接上了 AI”，而是 建立了一套可治理、可扩展、低门槛的数据到 AI 管道，把原始企业数据真正转化为可以投入生产使用的知识资产。

四、GenAI 真正能为企业带来什么？不止是 “接入模型”

Alteryx 与 Elastic 的结合，价值不仅在于技术本身，更在于让生成式 AI 在企业里变得可信、好用、愿意用。企业可以从以下几个方面受益：

1. 提升对 GenAI 的信任度：AI 的输出基于企业内部数据，使团队更愿意依赖其见解，并降低信息不准确或幻觉的风险。

2. 加快决策速度，提高决策质量：员工和管理层可以通过对话式访问企业知识，快速获取关键信息并做出更明智的决策。

3. 提升生产力和协作效率：自动化的数据准备、搜索和检索，让团队能够将精力更多投入到分析、创新和业务价值创造上。

4. 改善客户与员工体验：GenAI 提供更快速、更个性化的响应，使组织更加灵活、满意度提升。

5. 强化合规和风险管理：关键政策和流程信息可被快速搜索和追溯，确保团队随时获取正确信息，降低不合规风险。

6. 加速创新与落地价值：无代码 / 低代码的数据准备和 GenAI 集成，使新应用场景能够快速尝试、验证和推广。

7. 挖掘数据潜力，获得竞争优势：将内部数据转化为可操作的知识，优化运营、发现新机会，并在市场中保持领先。

五、实际应用案例：企业如何落地 GenAI 与数据整合

Alteryx 与 Elastic 的合作，为企业级 GenAI 的落地提供了更多可能性。以下是一些企业常见的应用场景：

1. 知识管理与检索：企业在日常运营中积累的大量会议、讨论和文档信息，通过统一转换和集中管理，员工无需翻找多个来源，就能快速找到关键决策、见解和历史背景。

2. 客户与员工支持：客户服务和内部支持涉及的分散在电子邮件、聊天和案例系统的信息，可通过 GenAI 整合，提供快速摘要、针对上下文的答案，以及更高效的解决方案。

3. 政策与合规导航：浏览复杂的政策、法规和合规文件既耗时又费力，借助 GenAI，用户可以直接提问，立即获得精准、可靠的答案，提升合规性和运营效率。

4. 结构化数据洞察与报告：运营、财务或绩效等结构化数据可被转换为自然语言文本，使 GenAI 能以对话方式回答业务问题，让决策者无需完全依赖传统 BI 仪表板即可获得洞察。

结语：释放 GenAI 的价值，从可信数据开始

Alteryx 与 Elastic 的全新技术合作，展示了企业如何通过可信、可控的数据，让生成式 AI 真正发挥作用。Alteryx 确保数据经过清理、整合并具备业务上下文，Elasticsearch 提供高效的存储和检索能力，而 GenAI 则将这些数据转化为可执行的洞察，帮助企业做出更快速、更明智的决策。

这不仅是技术的结合，更是 企业数据到智能决策的完整路径，让 GenAI 能够安全、高效地创造实际价值。

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