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AI
從 Text-to-SQL 到 NL2MQL2SQL：企業(yè)級(jí) Chat BI 的產(chǎn)品設(shè)計(jì)進(jìn)化之路

從 Text-to-SQL 到 NL2MQL2SQL：企業(yè)級(jí) Chat BI 的產(chǎn)品設(shè)計(jì)進(jìn)化之路

在 Chat BI 的 Demo 階段，Text-to-SQL 看起來(lái)像個(gè)魔法；但一旦進(jìn)入企業(yè)真實(shí)的“深水區(qū)”，幻覺(jué)、邏輯黑盒、口徑不一致就像三座大山，讓 AI 變成了一個(gè)滿嘴跑火車的“玩具”。本文將從產(chǎn)品架構(gòu)視角，復(fù)盤我們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)引入“語(yǔ)義層”和 MQL，解決大模型在嚴(yán)謹(jǐn)數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的落地難題。
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構(gòu)建認(rèn)知橋梁：面向企業(yè)級(jí)對(duì)話式BI的NL2MQL2SQL架構(gòu)與系統(tǒng)提示詞工程深度技術(shù)報(bào)告

構(gòu)建認(rèn)知橋梁：面向企業(yè)級(jí)對(duì)話式BI的NL2MQL2SQL架構(gòu)與系統(tǒng)提示詞工程深度技術(shù)報(bào)告

隨著生成式AI與商業(yè)智能的融合，數(shù)據(jù)分析正經(jīng)歷從圖形化交互到自然語(yǔ)言交互的轉(zhuǎn)變。NL2MQL2SQL架構(gòu)通過(guò)引入語(yǔ)義層，解決了傳統(tǒng)Text-to-SQL方案在企業(yè)級(jí)復(fù)雜數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的痛點(diǎn)。本文將提供基于NL2MQL2SQL架構(gòu)的Chat BI助手的系統(tǒng)提示詞設(shè)計(jì)指南。