报表＆BI •
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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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前言 智能问数（自然语言查询）一直是商业智能领域的高成本项目。传统方案往往需要专业团队投入数周甚至数月，进行语义建模、知识库维护等大量定制任务，实施复杂度极高，即使最简单的单宽表场景也很难快速 ..
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在企业级应用开发中，数据可视化统计图是不可或缺的一环，对于开发者而言，一个普遍的认知是：大多数业务场景下的统计图表其实并不复杂，主流的报表工具通常内置了丰富的常规图表类型（柱状图、折线图、饼图 ..
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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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一、背景与问题 润乾报表的本地打印功能（directprint_local.jsp）是实现静默打印的比较好的方式，因为它通过客户端打印控件直接调用打印机，无需经过浏览器预览，整个过程无任何打印 ..
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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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1. 目标 在已经部署好的NLQ 服务器（包含权限控制）上添加MCP 服务，让办公电脑上的 AI 助手 WorkBuddy 能通过 MCP 连上 NLQ 服务。需要查询的最终用户就可以在Wor ..
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DBD Copilot 已能通过自然语言显著提升操作效率，但用户往往会用更口语化表达设计需求。而口语的随意性往往导致指令解析不准确。为此，润乾定义了DBD 汉语命令 LLM 规范，确保每一条指 ..
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在各类智能问数技术中，润乾NLQ的实施成本相对来讲已经很低，但仍需要人工完成元数据、词典、大模型转换提示词等工作。使用WorkBuddy 可以自动化完成这些工作，大幅度提升效率。 本文以保险数 ..
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1 NLQ MCP DEMO for TPCH 及 SKILL 说明 1.1 MCP 说明 NLQ MCP DEMO for TPCH（本文以下简称 NLQ MCP 或 MCP）是基于 TPC ..
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在 AI 编程全面重塑软件开发的当下，企业应用中大量复杂的固定报表开发却难以享受这波技术红利，究其根本，主要受制于两大核心阻碍 [图片] 其一，缺乏训练资料 LLM 需要依靠海量公开文本完成训 ..
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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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这说法是不是有点惊世骇俗，标题党骗人的？ 报表工具卖了这么多年，成本一直不低，项目越多、服务器节点越多，按装机量收费的账单就越让人喘不过气，怎么会有做一个项目就能回本，多做都是纯赚的工具？ 实 ..
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报表交付后，再根据用户反馈来修改报表，是很正常的事情 比如 觉得字体不太好看，要把不同单元格的所有黑体改成仿宋 想把所有行高大于 10 的行修改下背景色 如果报表简单，手动改改也就罢了；但若是 ..
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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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在软件项目中，“报表需求”一直是让开发团队头疼的难题，业务在变，需求也在变，每一次调整都意味着新一轮的开发工作，消耗着宝贵的项目资源 BI 工具的出现，让一些简单规整的分析报表可以由用户自行完 ..
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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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在项目开发中，报表是个不起眼的一环，因为难度看着不大，还有报表工具兜底，常常被轻视 然而，实际开发中才会发现，报表开发远比想象中消耗人力，新的需求层出不穷，旧的报表改个不停，人工投入没完没了， ..
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近年来，BI 工具很是火热，但高昂的价格始终是绕不开的门槛，无论是国外还是国内厂商，动辄数十万的授权费、按用户数叠加的订阅费，都让许多中小企业望而却步 如今 AI 浪潮袭来，当 BI 遇上 A ..
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在数据项目中，BI 自助报表有着不可代替的独特作用，它可以把简单规整的分析报表由最终用户自行完成，既让用户能自由灵活的做表分析、不需要事事求人、等待，也释放了开发团队的技术资源，是用户和开发人 ..
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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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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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传统 BI 多维分析是 GUI（图形用户界面）模式 [图片] 用户需通过手动拖拽指标，配置统计项来进行自助分析，使用门槛不算高，但还是有些繁琐 随着 AI 时代的到来，BI 分析也开始从 GU ..
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长期以来，报表开发一直属于不难，但是门槛也不低的任务 开发人员往往需要熟练记忆报表工具的各类函数语法、属性配置与布局设计，不仅前期学习成本高昂，后期也常被束缚于繁琐的重复性工作中，开发效率难以 ..
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在企业级报表开发中，直观清晰的图表，往往是用户最先关注的内容，是数据分析中的刚需 ，大多数报表工具对柱状图、折线图、饼图等常规图表也支持的很好 [图片] 但遇到复杂业务场景，需要制作 K 线走 ..
