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DataAgent 赛道正从概念验证走向产业落地，而企业级数据查询始终是一道绕不开的门槛：纯大模型方案易受幻觉困扰，复杂多表场景准确率骤降，黑箱式输出让业务人员难以采信。 当 WorkBudd ..
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[图片] 智能问数赛道，“准确率”一直是各家厂商的必争之地。从 70% 到 90%，再到 95%，数字一路走高，用户的困惑却从未减少：为什么演示时百发百中，一到真实业务场景就频频出错？为什么明 ..
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[图片] 谈到 Text2SQL，行业目光总容易投向大模型：参数够不够大、写 SQL 的语法准不准、演示场景够不够惊艳。但真正落地到业务场景就会发现：SQL 语法早就不是瓶颈，业务语义才是真正 ..
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很多智能问数厂家在谈方案时都会强调一致全面的语义层以保证准确率，把做好数据治理作为建设智能问数的前置步骤，也以把大量技术力量用于如何解决数据治理。 智能问数是否有效确实相当大程度依赖于数据治理 ..
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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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[图片] 智能问数绕不开算力。 RAG 要算力，微调要算力，在线推理更要算力。对于预算有限的中小企业，或者 IT 基础设施薄弱的传统行业，想尝鲜智能问数，却被算力挡在门外。 但智能问数不一定非 ..
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许多领域都有“不可能三角”的说法，意思是说有三种特性最多只能同时得到其中两种，不可能三者全得，做智能问数也有这样的 “不可能三角”： 灵活性、准确性、复杂性，三者不可兼得。 这不是某个厂商的能 ..
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智能问数领域，厂商们动不动就喊“准确率 90% 甚至 95%”。听起来很厉害，但你细问一句“在什么范围测的”，往往就没下文了。 就像一个人跟你说“我考试能考 90 分”。你不问问考的是什么、范 ..
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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 ..
