Mixpanel首席执行官 Amir Movafaghi表示：“生成式AI是下一个计算接口，它正在释放巨大的生产力效益。”“在我们的世界里，这在某种程度上预示着任何人都能够最终靠向人工智能提问，用简单语言查询自己的数据。让分析变得容易，让每一个人都可以参与，这将大大改善公司的决策。”

  Mixpanel的目标是降低分析的技术性，让全用户都能更容易地访问分析结果。Mixpanel平台基于事件分析，用户在电子商务网站或拼车应用程序等数字产品中执行的每一个动作都会被捕获并用于分析。该公司表示，这种精细的观点有助于公司了解不同用户群体在体验过程中的不同表现。传统的分析和BI工具常常要编写复杂的SQL查询，这可能会让非技术用户望而却步。

  Mixpanel用户都能够使用文本提示来查询数据，而无需编写复杂的SQL查询。

  该公司在一份新闻稿中表示：“Mixpanel通过其基于事件的分析系统改变了这一点，非技术员工使用该系统通过下拉菜单询问他们的数据问题。生成式人工智能的引入重新构想了数据分析过程，因此任何人都能够正常的使用Mixpane通过轻松的问题来支持更好的决策。”

  Spark利用了OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型，这是GPT-3的一个更小、更精细的版本。用户都能够用通俗易懂的英语提出业务问题，模型构建必要的查询，在Mixpanel中执行，并提供有关数据的仪表板。

  作为怎么样去使用这一新功能的一个例子，一位在拼车平台工作的非技术员工可能会问，“当我们在关键应用市场定价时，哪组用户最频繁转换？”使用此提示，Spark可以构建必要的查询，在Mixpanel中执行，并返回显示不同市场上不同队列的转换趋势的相关图表。

  混乱导致的不准确是GPT-3.5 Turbo等大型语言模型的一个问题，据说它的混乱率在15-20%之间。在将LLM与专有数据一起使用时，还存在隐私和安全问题。

  Mixpanel通过内置功能解决了这样一些问题，这些功能允许用户检查生成的报告中给出的信息的来源。该公司表示，它第一先考虑隐私，LLM不会获取公司数据。该公司声称，人工智能只构建查询，Mixpanel分析底层数据。

  Movafaghi在一篇博客文章中写道：“当Spark构建报告时，它将像任何其他报告一样是可查看和可编辑的，这在某种程度上预示着你能进入其查询生成器视图，查看正在使用的事件等详情信息。从那里，你还可以将自己的编辑添加到报告中，以做修改或改进。”

  该公司还将其生成式人工智能功能作为可选功能。尽管Spark最终将对全用户开放，但客户能选择继续使用现有的Mixpanel界面。Spark很快将作为封闭测试版计划的一部分提供给选择客户，但该公司表示，将在未来几周内将其作为可选界面推出给所有Mixpanel用户。

  Movafaghi说：“生成式人工智能有点像电力，你可以将其构建到别的产品中，使事情变得更快、更容易。我们正在使用它来加快工作流程，简化人们询问数据问题的方式。但这只是一个开始，我们预计LLM将会在未来几年在加强分析领域有更大贡献。”

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