摘要：“你好，我是大模型，擅长自然语言处理。”“你好，我是SQL，擅长在数据库里挖矿。”结果呢？大模型：“你能帮我写个查询吗？”SQL：“你先告诉我，你是要查利润，还是利润中心？”大模型：“这个……都行吧！”SQL：“那你回家等消息吧！”
“你好，我是大模型，擅长自然语言处理。”
“你好，我是SQL，擅长在数据库里挖矿。”
结果呢？
大模型：“你能帮我写个查询吗？”
SQL：“你先告诉我，你是要查利润，还是利润中心？”
大模型：“这个……都行吧！”
SQL：“那你回家等消息吧！”
这就是ChatSQL的真实写照——一场注定失败的“爱情”。
问题：用户问：“今年利润比去年高吗？”
大模型可能生成：
但用户其实是想问：“利润增长率！”
问题：用户问：“客户A最近的订单金额和物流状态？”
大模型可能生成：
但用户需要关联订单表、物流表、客户表……
问题：用户问：“公司高管的薪资是多少？”
大模型可能直接返回：
真相：大模型不理解“敏感数据”，就像让小朋友管理银行密码——灾难性后果。
需求：用户问：“热销商品Top 10是哪些？”
大模型生成SQL：
SELECT product_name, COUNT(*) AS sales FROM orders GROUP BY product_name ORDER BY sales DESC LIMIT 10;结果：成功！但用户紧接着问：“这些商品的利润率呢？”
大模型的回复：
需求：用户问：“客户B的贷款审批状态？”
大模型生成SQL：
SELECT status FROM loans WHERE customer_id = 'B';结果：成功！但用户补充：“请排除测试数据。”
大模型的回复：
SELECT * FROM loans; --（它直接暴露了测试数据）AI的“致命短板”
让多个大模型生成SQL，再由专家模型投票选出“最优解”。
效果：准确率提升30%！但需要请一堆“AI法官”，成本感人。
把企业指标、维度、规则提前存入知识库，大模型查询时自动调用。
效果：用户问“利润增长率”，系统直接返回：
(SUM(CASE WHEN year = '2024' THEN profit ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN year = '2023' THEN profit ELSE 0 END) - 1) * 100 AS growth_rate;提供可视化界面，用户拖拽指标和维度，自动生成SQL。
来源：心平氣和