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润乾报表统计图支持图形超链接，且同时将分类轴及系列的值传到被链接页面使用。 但，因传递的值为图形上实际看到的真实值，多数需求是要把代码值传过去（代码值一般情况下也可以避免出现传中文乱码），这个 ..
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需求： 在使用填报表的时候，会遇到让填报表定时提交的需求。比如填报表用于考试时，当到达考试时间后是不允许考试人继续作答的，因此由系统自动控制提交是不可缺少的。 另外，答题提交后还需跳转到其他页 ..
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填报表通过会话变量来控制单元格的可写及可视是常规及常用功能，润乾报表也完全支持，但在使用方式上，v4 到 v5 有所有调整，较多人可能还不是太清楚。 本文将结合实例来说明 v5 中如何通过参数 ..
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据了解，麦杰实时库虽之前提供过 jdbc 的连接方式，但后期基本不再维护， 而是统一由 opnet（IOPConnect）方式代替，有完整的二次开发接口说明，可以针对实时及历史数据进行操作。 ..
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集算器概述 集算器作为一种大数据计算工具，不仅在润乾产品体系中能发挥它的巨大作用，在其他绝大部分数据处理、数据计算领域的项目、产品中，也都有他助力计算的身影。比如传统的报表工具，报表项目中，8 ..
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需求： 润乾 v2018 设计器自带封装了堆叠柱图，但数据都是基于数据集生成，比如 json@a(ds1)。用户的数据不满足类似结构所以没法直接用 json 来转换，想采用指定单元格值（如润乾 ..
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【摘要】 本片通过《报表展现》、《数据源》、《开发体系结构》、《性能与容量》这四大部分，介绍了如何使用计算脚本来提升报表的开发效率 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] ..
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前言 本文完整记录了一次真实的智能问数（润乾 NLQ）上线全过程——从环境准备到最终验证通过，实际耗时约一个工作日。我们使用 WorkBuddy 作为“执行 Agent”，直接操作本机润乾 D ..
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智能问数火了两三年，各路厂商各显神通。RAG 增强，让大模型更懂业务；微调，让模型更准；建语义层做好数据治理，把字段映射得清清楚楚；接上多智能体协同（Multi-Agent），让多个 AI 各 ..
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CRM、ERP、OA……哪个业务系统里没有一堆查询需求？客户今天要看按地区的汇总，明天要按产品线细分，后天又要对比同期数据。 AI 时代了，如果都能像 AI 聊天那样自然语言问就好了。 现在智 ..
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当前智能问数主要有两条技术路线：AI 生成方案和规则生成方案。 AI生成方案：什么都让 AI 干，成本高还不听话 绝大多数 Text2SQL 走的是这条路。怎么做呢？用户问一句话，大模型直接生 ..
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Text2SQL 火了三年，有一道行业级的坎始终迈不过去：多表关联（JOIN）。 演示环境里百发百中的工具，一进入企业真实数据环境就频频翻车。在 Spider 这类标准多表数据集上，主流大模型 ..
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智能问数、ChatBI 火了两年，厂商把预期拉满：像聊天一样分析、多轮深挖、AI 自动出结论。仿佛怼上数据库就能跑。但真正做过实施的人都知道——十个项目，九个半一地鸡毛。 原因一：期望太高。又 ..
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现在聊 Text2SQL，大家总在聊 “准确率又提升了多少”“模型又升级了几代”，仿佛只要模型足够强、知识喂得足够多，幻觉终会被彻底消灭，落地就是水到渠成的事。 但真实的落地现状恰恰相反：De ..
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智能问数终于能做到工业级落地 Text2SQL 火了三年，就卷一个东西——准确率。85%、90%、95%，数字越来越好看。 但有用吗？ 金融对账你敢赌那 10% 的错误吗？医疗统计你敢赌吗？ ..
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卷到 90% 也没用，因为你不知道这一次是不是落到那剩下 10% 了 准确率这个指标，从一开始就问错了方向 几乎所有 Text2SQL 产品都在卷准确率，隔三差五就有人宣布又提升了多少个百分点 ..
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AI 远没那么聪明，能把传统 BI 的一问一答做稳做准就不错了 智能问数、ChatBI 的概念这两年越炒越热。很多企业选型时的预期被拉得很高：像聊天一样做分析、多轮对话深挖数据、AI 自动出结 ..
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很多企业选型 Text2SQL，只算软件采购费和大模型 API 调用费，觉得 “一次查询几分钱” 很便宜。但真正落地才发现，成本大头从来不在 “买”，而在 “养”, 要让系统在真实业务里持续能 ..
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判定一套智能问数（Text2SQL）方案能不能用，只需要问一个问题： 查询结果出来之前，业务人员能不能确认 '这次问对了'？ 能，方案就可落地。不能，榜单准确率再高、功能列表再长、演示再丝滑， ..
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如果你关注智能问数（Text2SQL）这个领域，一定会发现一个奇怪的现象：各种文章、演讲、视频铺天盖地，厂商们纷纷宣称自己的方案达到了 90% 甚至 95% 的准确率。但你试着在网上找一个可以 ..
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先别急着批评我在吹牛。这个标题里的“准确率 100%”不是营销话术，而是严谨的技术事实，只不过它和你脑子里马上冒出来的那个“大模型直接写 SQL”的准确率并不完全是一回事。 准确率一直是 Te ..
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本测试题用于评估 LLM 是否满足将灵活的自然语言输入转换成 NLQ 的规范文本，从而能有效配合 NLQ 实施更灵活的 Chat 数据查询。 本题目基于 TPCH 数据集（词典）。 测试用例（ ..
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1 数据准备 TPCH 数据集，8 个数据表及其表间关系。 [图片] 数据规模： 表 记录数 REGION 5 NATION 25 PART 10 SUPPLIER 10000 PARTSUP ..
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在软件项目里，“报表需求”从来都是个让开发团队头疼的难题。客户的业务在变，报表需求也在变：今天要按地区汇总，明天要按产品线细分，后天又得对比同期数据。每一次变化落到开发团队头上，就是一轮新的数 ..
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现在的软件市场，早已过了“拼功能清单”的时代。你有的报表，我也有；你能拖拽，我也能；你的图表库，我也能拿出差不多的。最后大家陷入同质化泥潭，客户比来比去只能压价，利润越压越薄。 出路在哪里？必 ..
