智能问数

还是码字踏实

SQLBot智能问数系统深度解析：基于RAG的Text-to-SQL技术全景剖析Text-to-SQL（自然语言转SQL查询）技术的发展历程可以追溯到1973年，当时研制的LUNAR系统能够回答关于月球岩石样本的问题。这一领域的演进大致经历了以下几个重要阶段：

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支持CAS身份认证，支持接入Oracle11数据源，SQLBot开源智能问数系统v1.3.0版本发布2025年11月14日，SQLBot开源智能问数系统正式发布v1.3.0版本。本次版本更新带来了多项实用的功能增强和体验优化。功能方面，SQLBot v1.3.0版本新增支持智能问答的问题复制、CAS身份认证机制（X-Pack）、Oracle 11版本等核心能力，同时完善了用户管理、SQL示例应用和国际化支持。在体验优化方面，SQLBot重点提升了第三方认证平台的集成效率，实现了助手语言自动跟随浏览器语言设置，优化了用户和工作空间的排序逻辑，并且改进了图表数据的导出功能。此外，SQLBot还针对数据源重复

SQLBot:基于大模型与 RAG 的智能问数系统架构随着企业数据量的爆发式增长，业务人员对数据查询的即时性、准确性需求日益迫切。传统 SQL 查询方式存在技术门槛高、响应速度慢等问题，制约了数据价值的高效释放。SQLBot 作为一款基于大模型和 RAG（检索增强生成）技术的智能问数系统，通过自然语言到 SQL 的自动转换，实现了数据查询的 “零代码” 化。本文采用深度模块化剖析方法，从系统架构、核心模块、技术难点及解决方案等维度，全面解析 SQLBot 的实现机制，为同类智能数据查询系统的设计与开发提供参考。

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大模型驱动数据分析革新：美林数据智能问数解决方案破局传统 BI 痛点在数字化向智能化跃迁的时代浪潮中，大模型技术正驱动企业数据分析模式迎来颠覆性变革。传统自助式BI工具主导的数据分析模式，虽在降低分析门槛、提升报表开发效率层面发挥了一定作用，但随着数据应用场景的深化，其指标固化、响应滞后、灵活性匮乏等短板日益凸显，已难以匹配企业对实时洞察、全员参与及深度智能分析决策的高阶需求。

Aloudata Agent ：基于 NoETL 明细语义层的分析决策智能体今天的分享包含四方面内容。首先，谈谈企业在数据分析智能体（Agent）探索时所面临的挑战；其次，介绍 Aloudata Agent 的关键技术创新点；第三，作为首次亮相，我们将通过产品演示揭晓产品 1.0 版本的真实面貌；最后，简要展望未来的发展规划。

我是有底线的