作为一名实施工程师，在接触到阿里云瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 后，我对 Data Agent 相关技术展开了思考。​
支撑 Data Agent 的核心技术，我认为大语言模型至关重要，它赋予 Data Agent 理解复杂业务需求的能力。就像在我参与过的项目中，业务人员提出的需求经大语言模型解析，能准确转化为数据操作方向。数据感知技术也不可或缺，它能快速定位各类数据源，理解数据含义。SQL / 脚本 / 图表自动生成技术则能将分析意图落地为实际操作，比如在处理销售数据时，能自动生成相关 SQL 语句筛选关键信息并生成图表。​
在 Data+AI 领域开发时，我遇到过数据格式不一致、数据安全等挑战。像不同部门提供的数据格式多样，整合困难，我们通过制定统一的数据标准和接入规范，搭建数据中台来解决。对于数据安全问题，通过设置严格的权限管理和加密传输来保障。​
对于瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，我期待它能在理解复杂业务场景上更进一步，例如在供应链场景中，不仅能分析现有数据，还能结合市场波动、季节因素等提供前瞻性建议。在数据处理性能上，希望面对海量数据时能更高效运行，减少等待时间。同时，也期望其在与企业现有系统集成方面更加便捷，降低实施难度

1、支撑 Data Agent 的核心技术
在我看来，大语言模型就像是 Data Agent 的 “智慧大脑”，它赋予了 Data Agent 理解人类复杂意图的能力。
比如在电商场景中，运营人员说 “分析下最近促销活动期间，新老用户购买转化率的差异”，大语言模型不仅能识别出关键数据指标和时间范围，还能理解 “差异” 背后对比分析的意图。而数据感知技术则如同 “敏锐的眼睛”，它能迅速定位到不同数据库中关于用户、订单、促销活动的相关数据，并且理解这些数据的字段含义和质量情况。我认为 SQL / 脚本 / 图表自动生成技术是 Data Agent 的 “得力双手”，它可以把分析意图转化为实际的数据操作。曾设想过，在金融行业中，面对海量交易数据，Data Agent 能自动生成复杂的 SQL 语句，快速筛选出异常交易数据，并生成可视化图表，帮助风控人员直观地发现风险点。任务规划与执行技术则保障了整个数据处理流程有条不紊地进行，就像一位经验丰富的项目经理，将大型数据任务拆解成一个个小目标并合理安排执行顺序。
多轮对话与上下文记忆技术让 Data Agent 与人的交互更加自然流畅，不会出现 “答非所问” 的情况，持续深化对用户需求的理解。
2、Data+AI 领域开发过程中遇到的挑战及解决办法
在实际开发中，数据管理混乱是一个很头疼的问题。我曾参与过一个项目，公司内部的数据分散在多个部门的不同系统中，格式也各不相同，有 Excel 表格、数据库表，还有一些日志文件。为了整合这些数据，我们尝试过人工整理，但效率极低且容易出错。
后来引入了数据中台的概念，搭建了统一的数据存储和管理平台，通过制定统一的数据标准和接入规范，将各类数据进行清洗、转换后集中存储，这才解决了数据分散和格式不统一的问题。数据开发与模型开发脱节也是常见问题，数据开发人员按照自己的理解处理数据，而模型开发人员拿到数据后发现不符合需求，又得重新沟通修改。我们通过建立跨团队协作机制，定期组织数据开发和模型开发人员进行需求沟通会议，明确双方的需求和交付标准，并且使用统一的开发工具和平台，实现数据和代码的共享，大大提高了开发效率。
在性能方面，当处理大规模数据时，计算资源不足导致任务运行缓慢甚至崩溃。我们采用了分布式计算和云计算相结合的方式，利用云平台的弹性扩展能力，根据任务需求动态分配计算资源，同时对算法进行优化，减少数据处理的时间和资源消耗。对于运维管理难题，我们构建了自动化运维系统，通过监控工具实时监测系统运行状态，一旦出现故障，系统能自动报警并尝试修复，降低了人工运维成本和故障处理时间。
3、对 Data Agent for Analytics 产品技术及能力层面的期待
我期待 Data Agent for Analytics 能成为真正懂业务的 “数据专家”。它不仅能准确理解业务需求，还能主动提供有价值的建议。比如在零售行业，当用户询问某类商品的销售情况时，它能结合历史销售数据、市场趋势和竞争对手情况，给出该商品未来销售策略的建议。在数据处理能力上，希望它能支持更复杂的数据计算和分析，例如对时序数据进行深度预测分析，帮助企业提前规划生产和库存。
在安全方面，除了常规的安全措施，还能具备数据风险预警能力，及时发现潜在的数据泄露风险并采取措施。另外，希望产品能提供丰富的插件和扩展接口，方便企业根据自身业务特点进行个性化定制开发，满足不同行业和企业的特殊需求，真正做到 “随需而变” 。

1. 支撑Data Agent的核心技术
   Data Agent的核心技术可归纳为自然语言交互、多模态数据处理、工具调用与自动化执行、智能规划与迭代优化四大支柱，其技术架构深度融合大模型能力与数据工程实践：

自然语言交互层：
通过NL2SQL（自然语言转SQL）技术实现用户需求到数据库查询的直接转换，例如阿里云瑶池数据库的Data Agent for Analytics可解析用户提问并生成可执行的SQL语句，准确率达商用水平。更先进的方案如NL2API将企业指标封装为接口，通过自然语言调用避免数据直接暴露，提升安全性。
多模态数据处理引擎：
支持结构化（如MySQL）与非结构化数据（文档、图片、音视频）的融合分析。瑶池数据库的One Channel For AI能力可构建多模态数据到向量库的通道，实现实时数据向量化处理，解决知识库时效性问题。例如，金融风控场景中可同时分析交易数据与客服对话文本。
工具调用与自动化执行框架：
Data Agent需具备调用数据处理工具（如Python、ETL工具）的能力。阿里云DAS Agent通过集成10万+工单经验，实现CPU/会话/存储等8大类异常问题的自动诊断与优化，构建了覆盖问题发现、诊断、修复的全链路自治能力。
智能规划与迭代优化机制：
基于大模型的推理能力，Data Agent可自主拆解复杂任务。例如，瑶池的Data Agent for Analytics能将用户需求分解为数据理解、特征分析、深度洞察等子任务，并通过结果验证机制（如SQL语法检查、异常值检测）持续优化分析路径，形成“提问-分析-反馈-优化”的闭环。

1. Data+AI领域开发挑战与解决方案
   挑战1：数据孤岛与烟囱式架构
   问题：传统大数据平台与AI平台独立运作，数据需在Spark、Flink、TensorFlow等多套系统间搬运，导致存储与计算成本激增30%以上。
   解决方案：
   采用统一Lakehouse存储架构（如瑶池的Setats流湖一体引擎），通过冷热分离的行列混存技术实现秒级数据合并，消除多套存储计算带来的延迟。例如，某银行通过该架构将实时风控响应时间从分钟级降至秒级，同时降低40%的存储成本。
   挑战2：大模型幻觉与结果不可靠
   问题：在金融风险评估等场景中，模型生成的错误预测可能导致重大损失。
   解决方案：
   构建多层审核机制：
   逻辑验证：检查数据间是否存在矛盾（如用户年龄与注册时间冲突）；
   历史对比：将结果与历史波动范围比对；
   专家知识库：引入领域规则库进行终极校验。
   例如，瑶池的Data Agent在生成分析报告前，会通过上述流程过滤90%以上的幻觉数据。
   挑战3：非结构化数据处理效率低
   问题：传统ETL工具对日志、PDF等数据解析能力弱，需人工编写大量规则。
   解决方案：
   采用多模态解析引擎（如DTS的One Channel For AI），支持网页、文档、图片等20+数据类型的自动解析与关联入库。某制造企业通过该技术将设备故障诊断报告的生成时间从2小时缩短至5分钟。
2. 对瑶池Data Agent for Analytics的技术期待
   技术层面：
   动态Schema适应能力：
   期待支持数据库表结构变更的实时感知，例如当用户新增字段时，Agent能自动调整分析模型而无需人工干预。目前瑶池的Data Agent已通过元数据管理实现部分功能，但需进一步优化对高频变更场景的支持。
   跨模态推理能力：
   希望Agent能联合分析结构化交易数据与非结构化客服对话，例如通过语义理解识别“用户抱怨转账延迟”与实际交易耗时的关联性。这需要强化多模态向量检索与联合建模技术。
   隐私保护增强：
   在联邦学习框架下实现跨企业数据协同分析，例如银行与电商联合建模风控模型时，数据不出域即可完成模型训练。瑶池的MCP Server已提供跨源数据安全访问能力，但需扩展至联邦学习场景。
   能力层面：
   预测性分析能力：
   当前产品以描述性分析（回答“发生了什么”）为主，期待未来能提供预测性分析（回答“会发生什么”）和规范性分析（回答“应怎么做”）。例如，自动生成“未来7天库存不足预警”并推荐补货策略。
   低代码/无代码开发：
   通过可视化界面降低使用门槛，使业务人员无需编程即可构建自定义Agent。瑶池的Dify on DMS平台已支持Notebook开发，但需进一步简化操作流程。
   行业模板库：
   提供金融、制造等行业的预置分析模板，例如“零售业用户流失预测”“制造业设备故障诊断”等，加速企业落地。目前瓴羊的Dataphin·DataAgent已推出类似功能，瑶池可借鉴其经验。

1、你觉得支撑Data Agent的核心技术是什么？

从我这边参与的AI项目来看，根据阶段的不同，Data Agent的核心技术或者说是核心需求点也是不一样的。目前来看我认为比较重要的点：
第一个是关于人的意图的识别，这个也是我们现在最头疼的问题，人的提问方式、表达方式、表述习惯都不一样，有的时候甚至人都会理解错误，AI就更难判断清除了，比如用户说“我需要看一下最近的数据”，他到底是要看聚合后的数据，还是要看明细的数据，或者是想看到某个趋势的变化？这个时候系统怎么去追问、怎么去澄清，就变得特别关键。如果Agent不能准确理解用户的意图，后续的所有动作都可能偏离预期，甚至完全无效。
第二个我觉得是任务规划和路径识别能力，搞了这么久的AI项目，目前最大的感受就是输出不太可控，如果强行控制显得又不够智能，没办法在准确和智能之间找到一个合适的平衡点。比如说我提出数据分析的问题时，它需要能拆解成多个步骤：先查哪张表？用哪些字段？是否需要关联其他维度？要不要做清洗或过滤？这些其实都是传统BI工具或者SQL脚本无法灵活应对的地方，而Agent要做的就是像一个资深分析师一样，自动规划出一条合理的“数据分析路径”，说白了，就是需要增强其NLP2SQL的能力，在拓展一下，就是NLP2Any。
第三个核心是多系统联动，这个主要是借助MCP来实现的，目前也能较好的克服了，但是同样，我认为这也是比较重要的点之一，现实中的企业数据环境非常复杂，可能有OLTP数据库、数仓、湖仓一体架构、BI平台、调度系统等多个组件同时存在，Data Agent要能在这些系统之间自由切换、协同操作，不仅要知道每个系统的功能边界，还要理解它们之间的数据流向和依赖关系，目前可以通过MCP协议来调用各查询模块分别采用各自的查询方式来查不同数据库中的数据。

2、你在 Data+AI 领域的开发过程中遇到了哪些挑战，是如何解决的？

实际开发过程中，最头疼的问题之一就是语义鸿沟。用户说的跟系统能理解的差距太大了。比如用户问“为什么这个月销量下降了？”他可能指望系统不仅查数据，还能结合外部因素如市场活动、天气变化进行归因分析，但早期我们的模型只能完成基础查询，根本没法满足这种复合型需求，我们一开始尝试通过扩充训练语料、增加问答对的方式来提升模型的理解能力，但效果并不理想，后来意识到单纯靠数据量的堆砌并不能真正弥合这个语义鸿沟，必须从“理解”这个层面做增强。后来我们通过引入多模态数据融合和知识图谱增强的方式，把业务逻辑、历史报告、行业术语等结构化知识注入模型中，才逐步提升了它的“理解力”。同时我们也加强了上下文理解和多轮对话管理能力。因为很多时候用户的意图不是一句话就能说清楚的，需要Agent具备“追问”的能力。比如当用户说“看看最近的数据”，我们会引导式地问：“您是想看整体趋势还是具体某个产品线的表现？时间范围是过去一周还是一个月？”这种交互方式不仅提升了意图识别的准确性，也增强了用户体验。

3、对于本次瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，你对于技术及能力层面有哪些方面的期待？

听完这次瑶池发布的内容，我对Data Agent for Analytics有几个特别期待的方向。第一个是深度嵌入数据库内核的能力，比如能否基于数据库内部的元数据、执行计划、索引结构来做更精准的查询优化，而不仅仅是外部调用SQL。其次是跨系统协同推理能力，现在很多企业都有多个数据平台并行的情况，如果Data Agent能智能判断哪个系统更适合执行某类任务，并自动调度资源，那对运维效率提升会非常大。第三个期待是具备主动洞察和预警能力，不只是响应用户指令，还能像一个资深数据分析师那样，定期扫描数据中的异常模式，提前发现潜在风险或机会，并给出建议。最后我也希望它能在人机协作体验上进一步升级，比如支持多轮对话上下文保持、可视化引导式交互、甚至语音+图表联动的操作方式，让数据分析变得更自然、更直观。总的来说，我希望看到的不是一个“自动化脚本”，而是一个真正懂数据、会思考、能决策的“智能助手”，帮助更多非技术人员也能轻松玩转大数据。

1、你觉得支撑Data Agent的核心技术是什么？

首先需要明确的一点是Data Agent（数据智能体）作为企业级的“数据大脑”，其核心技术并非单一模块，而是多领域技术的深度耦合。可以通俗理解为核心技术本质是“大模型大脑+工程化肢体”的结合：大脑层（LLM）提供意图理解、任务拆解与决策生成；肢体层（工具链、连接器、安全沙盒）实现跨系统操作闭环。

2、你在 Data+AI 领域的开发过程中遇到了哪些挑战，是如何解决的？

在Data+AI领域的开发中，我和团队遇到最多的问题莫过于“数据孤岛与治理薄弱”问题了，主要挑战具体表现为如下两点：

• 数据割裂与标准缺失：企业各部门独立管理数据，导致标准不一、质量参差，形成信息孤岛
• 管理困难：数据流动路径不透明，问题定位效率低；

针对上述问题当时我们主要采用了如下两个方式进行处理：

• 统一数据标准与中台建设：比如针对学校体系要求建立全校级数据治理体系，统一学籍、消费、门禁等诸多余类数据标准，打通数个业务系统。

• 数据质量闭环管理：比如通过Schema增强技术，为数据库字段添加业务描述，结合Few-Shot提示学习注入清洗规则，提升NL2SQL生成准确率。

3、对于本次瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，你对于技术及能力层面有哪些方面的期待？

从产品发布视频了解学习来看，我主要期待如下方面得到提升：

• 复杂场景的自主拆解与动态优化，期待其进一步融合多级推理机制，例如在跨业务指标关联分析时自动识别隐性逻辑（如供应链延迟如何影响区域销售），并动态调整任务优先级。
• 多模态任务协同能力，支持异构工具链的无缝调度（如调用Python脚本清洗数据 → SQL查询聚合 → BI工具可视化），突破当前单一工具链限制。
• 多源异构数据的智能理解，除结构化数据（如MySQL、Oracle）外，需增强对时序数据（IoT设备日志）、图数据（社交网络关系）等复杂类型的语义解析能力，解决非结构化数据（PDF报告、音视频）中关键信息的提取痛点。
• 期待内置智能数据清洗管道：基于异常检测模型自动修复缺失值/离群点，并通过历史任务积累优化清洗规则

（一）智能交互技术：自然语言处理（NLP）为基石
Data Agent 的首要能力是理解人类语言，这依赖于 NLP 技术。NLP 涵盖语言理解与生成两方面，在理解环节，通过词法分析、句法分析、语义理解等子技术，将用户输入的自然语言转化为机器可理解的语义表示。例如，用户输入 “分析过去一年各产品线的销售增长趋势”，NLP 技术能精准识别出时间范围 “过去一年”、分析对象 “各产品线” 以及分析任务 “销售增长趋势”。在生成环节，将数据处理结果转化为清晰易懂的自然语言反馈给用户，如生成 “过去一年，产品 A 的销售额增长了 20%，产品 B 增长 15%……” 这样的报告。

当前，预训练语言模型如 GPT 系列、BERT 等在 NLP 领域取得重大突破，通过在大规模文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义理解能力，大幅提升 Data Agent 对自然语言的理解与生成质量。但在实际应用中，面对行业特定术语、口语化表述以及模糊语义时，仍可能出现理解偏差，如在金融领域，对 “对冲”“杠杆率” 等专业词汇的理解需结合领域知识进一步优化。
（二）数据理解与处理技术：多模态数据融合与智能处理
Data Agent 需要处理多种类型的数据，包括结构化的数据库数据、半结构化的日志数据以及非结构化的文本、图像、音频等数据。对于结构化数据，具备智能的 SQL 查询生成与优化能力，根据用户需求生成高效的查询语句从数据库中获取数据，并能根据数据库的架构、索引等信息优化查询性能。例如，当查询涉及多表关联时，能合理选择连接方式与顺序。

在多模态数据融合方面，采用特征融合、模型融合等技术将不同模态数据的信息整合。如在分析电商数据时，将产品图片（非结构化）的视觉特征与产品描述文本（非结构化）以及销售数据（结构化）融合，全面了解产品的市场表现。但多模态数据在格式、维度、语义等方面存在巨大差异，如何有效对齐和融合这些数据，挖掘不同模态数据间的潜在关联，仍是研究与实践的重点和难点。
（三）自主决策与执行技术：基于强化学习的任务规划
Data Agent 需具备自主决策和执行任务的能力。强化学习在此发挥关键作用，它通过让 Agent 在环境中不断尝试不同行为，根据环境反馈的奖励信号学习到最优策略。在数据处理任务中，Data Agent 可以根据当前的数据状态、用户需求以及过往经验，决定先进行数据清洗、再选择合适的分析算法、最后生成可视化报告等一系列操作步骤。

例如，在面对脏数据较多的数据集时，Agent 通过不断尝试不同的清洗方法，并根据最终分析结果的准确性获得奖励，从而学习到针对该类数据的最佳清洗策略。但强化学习面临训练时间长、收敛困难以及奖励函数设计复杂等问题，需要结合其他技术如模仿学习、迁移学习等来加速训练过程，提高决策的准确性和效率。
二、Data+AI 领域开发挑战及应对策略
（一）数据孤岛与数据集成难题
在企业内部，不同部门往往拥有各自独立的信息系统和数据库，导致数据分散，形成数据孤岛。例如，销售部门的数据存储在 CRM 系统中，研发部门的数据存于项目管理系统，各系统数据格式、标准不一，难以整合。为打破数据孤岛，采用数据集成平台，通过 ETL（抽取、转换、加载）工具将分散在不同数据源的数据抽取出来，按照统一的数据标准进行转换和清洗，再加载到数据仓库或数据湖中。同时，利用数据治理工具对数据进行元数据管理、数据标准管理，确保数据的一致性和可理解性。在实际操作中，要充分与各部门沟通，明确数据需求和业务规则，保障数据集成的准确性和完整性。
（二）AI 模型的可解释性与可靠性问题
随着 AI 模型复杂度增加，如深度神经网络在图像识别、数据分析中的应用，模型决策过程犹如 “黑箱”，难以理解其输出结果的依据。这在金融风险评估、医疗诊断等对决策可靠性和可解释性要求极高的领域是巨大挑战。为提升模型可解释性，采用可解释 AI（XAI）技术，如在决策树模型中，通过分析树的结构和节点规则来解释决策过程；对于神经网络，利用特征重要性分析、注意力机制可视化等方法，展示模型在做出决策时对输入特征的关注程度。在模型可靠性方面，建立严格的模型评估体系，除了传统的准确率、召回率等指标，引入稳定性指标，评估模型在不同数据集、不同时间点的性能波动，确保模型在实际应用中的可靠性。
三、对瑶池数据库 Data Agent for Analytics 产品的期待
（一）技术层面：更强大的数据理解与处理能力
期望该产品能进一步提升对复杂数据结构和多样化数据源的理解能力。不仅能无缝对接常见的关系型数据库，还能高效处理如时序数据库、图数据库等特殊类型的数据，深入挖掘其中的数据关系和模式。在数据处理性能上，借助分布式计算和并行处理技术，实现对海量数据的快速分析，缩短从数据输入到结果输出的时间。例如，在处理数十亿条交易记录的分析任务时，能在分钟级甚至秒级内完成。同时，强化对数据质量问题的自动检测与修复能力，通过智能算法自动识别数据中的缺失值、异常值，并提供合理的修复建议或自动修复方案，保障数据分析结果的准确性。
（二）能力层面：智能化、个性化分析与协作支持
在智能化分析方面，希望 Data Agent for Analytics 能够基于用户的历史分析行为和偏好，提供个性化的分析建议和洞察。例如，当用户多次关注某类业务指标的同比变化时，产品能自动在后续分析中突出该指标的同比分析结果，并提供相关的趋势预测。在协作能力上，支持多人同时在线协作分析，不同用户可以在同一分析项目中实时共享数据、观点和分析结果，方便团队成员共同探讨业务问题，促进跨部门的协作。如市场部门和销售部门可以共同分析营销活动对销售业绩的影响，提高企业整体的决策效率和质量 。

支撑 Data Agent 的核心技术
大语言模型为核心的 AI Agent 技术体系
Data Agent 以大语言模型作为思维中枢，赋予其理解复杂自然语言语义的能力。从用户输入的模糊、非结构化语句里，精准提炼关键信息与意图。比如用户说 “分析下上季度华北区销售额波动原因”，大语言模型能解析出时间限定为上季度、地域是华北区、核心指标是销售额，且目的是探究波动原因。

基于对意图的理解，大语言模型进行任务拆解，将复杂任务细化为可执行的子任务序列。在数据查询场景中，自动生成 SQL 查询语句。不仅如此，还能根据数据特点与分析需求，生成 Python 分析脚本、配置图表代码、撰写报告模板填充语句等结构化输出。不过，大语言模型也存在局限性，如可能产生幻觉，对模糊意图解释错误，生成的 SQL 语句在复杂场景下可能执行效率不佳。
大数据工程技术栈
在数据感知层面，大数据工程技术助力 Data Agent 深入理解数据。连接数据库后，能对元数据（表结构、字段含义等）、字段语义、数据质量状况以及权限范围进行全面剖析。当面对海量数据时，可借助分布式存储与计算框架（如 Hadoop、Spark），高效完成数据的存储、读取与初步处理，保障数据处理的效率与可靠性。在数据处理流程中，运用 ETL（Extract，Transform，Load）工具和技术，清洗原始数据、转换数据格式，让数据符合分析要求。在数据查询环节，优化查询引擎，提升复杂 SQL 查询的执行速度，确保快速获取所需数据。
Data+AI 领域开发挑战与解决之道
数据质量与数据整合难题
在 Data+AI 开发中，数据来源广泛，格式、质量参差不齐。不同部门、系统的数据可能存在数据缺失、错误、重复等问题，整合难度大。例如，销售数据与财务数据的统计口径可能不一致。为解决数据质量问题，运用数据清洗工具与算法，识别并纠正数据中的错误、缺失值与重复数据。建立数据质量监控机制，实时监测数据质量指标。针对数据整合难题，制定统一的数据标准与规范，定义数据格式、字段含义、编码规则等。使用 ETL 工具或数据集成平台，将分散在不同数据源的数据抽取、转换后加载到统一的数据仓库或数据湖中。
模型训练与部署的效率和成本挑战
训练 AI 模型对计算资源要求高，时间成本大。部署模型时，需确保模型在不同环境下稳定运行，且满足实时性要求，成本控制成为关键。为提升模型训练效率，采用分布式训练框架，将训练任务分发到多个计算节点并行处理。使用 GPU 加速计算，利用其强大的并行计算能力缩短训练时间。在成本控制方面，采用云计算资源弹性调度策略，根据训练任务的负载动态调整计算资源。优化模型架构，减少模型参数数量，降低计算复杂度，提高模型训练与推理效率，减少资源消耗。
对瑶池数据库 Data Agent for Analytics 产品的期待
技术层面
希望该产品在自然语言处理技术上更加精进，能够精准理解复杂多变的业务需求。在面对嵌套多层逻辑的自然语言指令时，也能准确解析，生成高效、优化的 SQL 查询语句或者数据分析代码。同时，增强对各类数据源的深度理解与适配能力，不仅仅停留在连接数据库，而是能自动感知数据源的架构变化、数据更新频率等特性，动态调整数据获取与分析策略。
能力层面
期待 Data Agent for Analytics 具备强大的自动化数据探索能力。输入初步业务问题后，它能自主挖掘数据中的潜在关联、趋势与异常点，引导用户发现新的业务洞察。在数据可视化方面，能够根据分析结果智能推荐最适合的可视化类型，并支持个性化定制。具备协同分析能力，允许多个用户同时在一个分析项目中协作，实时共享分析思路与结果，提高团队数据分析效率，真正成为企业数据驱动决策的核心助力。

支撑Data Agent的核心技术通常涉及多个领域的交叉融合，旨在实现数据的自动化处理、智能决策和高效服务。1.数据处理与存储技术。2. 机器学习与人工智能。3. 自动化与优化技术。4. 实时计算与边缘计算。5. 数据治理与安全性。6. 自然语言处理（NLP）与交互能力。

数据采集
Data Agent可以作为数据采集的前端工具，从各种数据源获取数据。这些数据源可能包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）、文件系统（如本地文件、网络共享文件）以及各种应用程序接口（API）。例如，对于电商企业，Data Agent可以从电商平台数据库中提取订单数据、用户浏览行为数据，同时通过物流系统API获取货物运输状态数据，将分散的数据集中起来，为后续处理和分析提供基础。
数据清洗与预处理
采集到的数据往往存在格式不一致、数据缺失、数据重复等问题。Data Agent可以对这些数据进行清洗和预处理。它可以识别并修正数据格式错误，例如将日期格式统一为“YYYY-MM-DD”这种标准格式。对于缺失的数据，它可以根据规则进行填充，比如用平均值、中位数或众数填充数值型数据，或用最频繁出现的类别填充分类数据。同时，它还可以去除重复记录，确保数据的唯一性和准确性。例如，银行交易记录数据可能因系统故障出现重复记录，Data Agent可以识别并删除这些重复记录，保证数据质量。
数据转换与整合
Data Agent能够将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同系统或应用程序的需求。它可以将XML格式数据转换为JSON格式，或者将二进制数据转换为文本格式。在数据整合方面，它可以将来自不同数据源的数据按照一定逻辑合并。例如，将企业的客户基本信息（来自客户关系管理系统）和购买行为数据（来自销售系统）整合在一起，形成完整的客户画像数据集。这种整合后的数据可以更好地用于数据分析和挖掘，帮助我们更全面地了解客户。
数据传输与同步
Data Agent负责数据的传输和同步工作，确保数据在不同系统之间能够及时、准确地共享。它可以根据设定的时间间隔（如每小时或每天）将生产数据（如生产成本、产量）传输到财务系统，同时将财务数据（如成本核算结果）同步到生产系统。此外，它还可以处理数据传输过程中的安全问题，例如通过加密技术保证数据在传输过程中的安全性，防止数据泄露。
数据监控与异常检测
Data Agent可以对数据进行实时监控，监测数据流量、更新频率等指标。当数据流量出现异常（如突然大幅增加或减少）或数据更新停止时，它能够及时发出警报。同时，它还可以对数据内容进行异常检测。例如，在气象数据系统中，如果某个气象站上传的温度数据突然出现不符合常理的数值（如寒冷地区出现极高温度），Data Agent可以识别这种异常并通知相关人员进行检查，从而保证数据的可靠性和系统的正常运行。
数据安全保障
在数据处理过程中，数据安全至关重要。Data Agent可以提供多种安全保障措施，例如通过加密技术保护数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被窃取或篡改。它还可以通过访问控制和权限管理，确保只有授权人员能够访问和操作数据。
自动化与效率提升
Data Agent能够实现数据处理的自动化，减少人工干预。它可以按照预设的规则和流程自动完成数据采集、清洗、转换、传输等任务，大大提高了数据处理的效率和准确性。例如，在大规模数据处理场景中，Data Agent可以自动调度资源，优化数据处理流程，确保数据处理的高效运行。
数据分析支持
Data Agent不仅在数据处理方面发挥作用，还可以为数据分析提供支持。它可以将清洗和整合后的数据以合适的方式存储到数据仓库或数据湖中，为数据分析师提供高质量的数据基础。此外，它还可以提供一些数据分析工具或接口，帮助分析师更便捷地获取和分析数据。
总的来说，Data Agent在数据管理和处理过程中扮演着关键角色，它能够帮助我们高效地完成数据采集、清洗、转换、传输、监控等任务，提升数据质量，保障数据安全，同时为数据分析和决策提供有力支持。

Data Agent是一种在数据管理和处理领域中常见的工具或角色，它可以帮助我们高效地完成多种与数据相关的工作。
Data Agent可以作为数据采集的前端工具。它能够从不同的数据源获取数据。这些数据源可能包括各种数据库，如关系型数据库（像MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）。它还可以从文件系统（如本地文件、网络共享文件）中读取数据，或者从各种应用程序接口（API）中抓取数据。例如，对于一家电商企业，Data Agent可以从其电商平台的数据库中提取订单数据、用户浏览行为数据，同时也能通过与物流系统的API接口获取货物运输状态数据，将这些分散的数据集中起来，为后续的数据处理和分析提供基础。
Data Agent在数据被采集后，往往存在一些问题，如数据格式不一致、数据缺失、数据重复等情况。它可以对这些数据进行清洗和预处理。它可以识别并修正数据格式错误，比如将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”这种标准格式。对于缺失的数据，它可以根据一定的规则进行填充，例如用平均值、中位数或者众数来填充缺失的数值型数据，或者用最频繁出现的类别来填充缺失的分类数据。同时，它还可以去除重复的数据记录，确保数据的唯一性和准确性。以一个金融数据为例，银行的交易记录数据可能因为系统故障等原因出现重复记录，Data Agent可以识别并删除这些重复记录，保证数据质量。
Data Agent能够对数据进行转换和整合。它可以将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同系统或应用程序的需求。比如，将XML格式的数据转换为JSON格式，或者将二进制数据转换为文本格式。在数据整合方面，它可以把来自不同数据源的数据按照一定的逻辑进行合并。例如，将企业的客户基本信息（来自客户关系管理系统）和客户的购买行为数据（来自销售系统）整合在一起，形成一个完整的客户画像数据集。这样整合后的数据可以更好地用于数据分析和挖掘，帮助我们更全面地了解客户。
Data Agent可以负责数据的传输和同步工作。它可以将数据从一个系统传输到另一个系统，确保数据在不同系统之间能够及时、准确地共享。例如，在企业级应用中，当企业的生产系统和财务系统需要共享数据时，Data Agent可以按照设定的时间间隔（如每小时或每天）将生产数据（如生产成本、产量等）传输到财务系统，同时也可以将财务数据（如成本核算结果）同步到生产系统。它还可以处理数据传输过程中的安全问题，比如通过加密技术保证数据在传输过程中的安全性，防止数据泄露。
Data Agent可以对数据进行实时监控。它可以监测数据的流量、数据的更新频率等指标。当数据流量出现异常，比如突然大幅增加或减少，或者数据更新停止等情况时，它能够及时发出警报。同时，它还可以对数据内容进行异常检测。例如，对于一个气象数据系统，如果某个气象站上传的温度数据突然出现不符合常理的数值（如在一个寒冷地区突然出现极高的温度），Data Agent可以识别这种异常并通知相关人员进行检查，从而保证数据的可靠性和系统的正常运行。

1. 支撑Data Agent的核心技术
   感知层：NLP解析复杂意图，领域知识图谱。
   决策层：强化学习优化执行路径，因果推理。
   执行层：分布式计算框架集成，细粒度权限控制。
   优化层：在线学习动态调整策略，可解释性模块。

2. Data+AI开发挑战与解决
   数据质量差：自动化流水线，数据血缘追踪。
   实时性不足：流批一体架构，特征仓库统一管理。
   协作低效：低代码平台，GitOps版本控制。

3. 对Data Agent for Analytics的期待
   技术：多模态数据融合，自适应资源优化，全链路可观测性。
   能力：垂直行业预置规则，人机协同分析，开放生态。

1. 支撑Data Agent的核心技术

支撑Data Agent（数据代理）的核心技术通常包括但不限于以下几个方面：

• 数据集成与处理：能够从不同的数据源中抽取、转换和加载（ETL）数据，支持多种数据格式和协议。
• 机器学习和人工智能：用于数据分析、预测以及自动化决策过程。通过使用AI技术，Data Agent可以实现对数据的智能分析，从而提供更精准的数据洞察。
• 实时数据处理能力：对于需要即时响应的应用场景，比如金融交易监控或物联网(IoT)设备管理，要求Data Agent具备低延迟的数据处理能力。
• 安全性：确保数据在传输和存储过程中得到保护，包括加密技术、访问控制等措施。
• 可扩展性：随着数据量的增长，系统需要能够无缝地扩展以应对更高的负载。

2. 在 Data+AI 领域开发过程中遇到的挑战及解决方案

• 数据质量问题：不完整、不准确或不一致的数据会影响模型的准确性。解决方案包括数据清洗、特征工程以及采用合适的数据验证机制。
• 算法选择与优化：不同的应用场景可能需要不同类型的算法，并且这些算法需要不断调整以达到最佳性能。通过持续的学习和实验来找到最适合的算法，并利用超参数调优技术来提高模型性能。
• 计算资源限制：处理大规模数据集和复杂模型训练可能需要大量的计算资源。可以通过云计算平台提供的弹性资源分配来解决这个问题，同时也可以考虑模型压缩和分布式训练等技术。
• 安全与隐私问题：特别是在涉及敏感信息时，如何保证数据的安全性和用户隐私是一个重大挑战。采用差分隐私、联邦学习等技术可以在保护隐私的同时进行数据分析。

3. 对于瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品的期待

对于任何新的数据产品，特别是像“Data Agent for Analytics”这样的专业工具，以下是一些技术和能力层面的期待：

• 强大的数据连接能力：能够轻松连接到各种类型的数据源，无论是结构化还是非结构化的数据，都能高效地进行数据交换。
• 智能化的数据分析功能：内置高级分析功能，如预测分析、异常检测等，帮助企业从数据中提取有价值的见解。
• 易于使用的界面：为用户提供直观的操作界面，使得即使是非技术人员也能够轻松上手进行数据分析工作。
• 高度的安全保障：确保所有数据交互都经过严格的安全检查，保护企业和用户的敏感信息不受侵害。
• 良好的集成性：可以与其他系统和应用程序良好集成，以便于形成一个完整的数据处理和分析生态系统。

请注意，“瑶池数据库”是阿里云推出的一款重要产品系列，而“Data Agent for Analytics”可能是该系列产品中的一个新成员或者特定功能模块。上述回答基于一般性的期望和技术趋势，具体的产品特性需参照官方发布的信息。如果你有更多关于这个产品的具体信息或疑问，欢迎继续提问！

1. 支撑 Data Agent 的核心技术是什么？
   我认为Data Agent的核心在于构建“从意图理解到自动执行”的完整链路，这背后主要依赖以下几项关键技术：

✅ 自然语言理解（NLU）
Data Agent 的起点是人类的自然语言指令，因此精准理解用户意图是关键，这需要强大的意图识别、槽位抽取、上下文建模能力。当前 LLM（如 GPT、Claude）在理解复杂数据分析请求方面已经展现出惊人的表现。

✅ 多模态语义解析与结构化查询生成
在对话中，要能把“请分析过去三个月销售额同比变化”转化为 SQL/DSL 语句，这一过程依赖于文本到结构化语言（text2SQL/text2DSL）的能力，往往还需结合元数据理解（如表结构、字段含义、数据字典等）进行上下文感知生成。

✅ 数据上下文建模与知识增强（RAG / KB-Fusion）
Data Agent 不仅要理解语言，更要知道你数据资源的上下文，即企业内部的表结构、数据资产目录、指标定义。这往往结合企业知识图谱、元数据服务、向量检索等组件实现。

✅ 自动执行链路构建
理解意图只是第一步，更关键的是自动执行：包括查询调度、权限校验、结果展示等。这涉及到传统的数据平台能力（如 Spark/Flink 执行引擎、数据治理、权限控制）与 AI Agent 的融合。

✅ Tool-Calling 与规划决策（Agent Loop）
Data Agent 必须能根据任务规划执行流程，调用多个工具（如查询引擎、图表服务、报表导出、告警推送等）。这类似 AutoGPT 的“思考-调用-观察-调整”Agent Loop。

1. 在 Data+AI 领域的挑战与解决实践
   📌 挑战一：意图理解与元数据绑定难
   很多场景下，用户说的“销售额”、“客户增长率”等口语化术语，和数据库里的字段不一致，导致LLM生成错误的SQL。

解决方案：

建立企业指标知识库，定义“销售额=订单金额汇总”等映射；

用向量搜索或BM25语义匹配辅助LLM进行字段对齐；

对生成SQL做回显与可视化，让用户确认“是不是你想查的”。

📌 挑战二：权限控制与数据安全
让AI直接访问数据库存在风险，尤其是分析类指令可能涉及敏感字段。

解决方案：

构建Agent沙箱执行环境，不让其直接接触底层数据；

对每次生成的SQL语句进行权限拦截、数据脱敏；

将Agent接入BI平台的数据接口层，复用已有的数据权限体系。

📌 挑战三：多步骤数据任务的调度
真实业务往往不止是“查个表”，而是“先过滤高价值客户、再分析他们的购买路径”，这类任务需要多步骤计划与中间状态缓存。

解决方案：

用工具链式规划方式组织Data Agent任务，支持“意图-步骤-执行”；

中间步骤用缓存表或视图实现，Agent支持上下文记忆；

在交互过程中增加追问/确认环节，逐步精化分析路径。

1. 对瑶池 Data Agent for Analytics 的期待
   我了解瑶池在新一代数据库上的技术积淀较强，在这个背景下推出 Data Agent 非常有优势。我的期待如下：

🎯 技术层面
内置的自然语言到分析意图映射能力：支持 SQL、DSL、指标分析等任务。

与瑶池数据库原生融合：支持字段血缘追踪、实时查询结果解析、流批一体分析。

多模态支持：支持文字指令+图表交互+多轮追问，提升可解释性。

🎯 能力层面
支持复杂分析链路的自主规划，包括数据准备、指标计算、结果输出等多个阶段；

自动图表生成和交互优化，根据结果智能推荐可视化方式（柱状图、趋势图等）；

结合企业知识库自学习，越用越懂，能记住用户的偏好与业务背景；

打通数据发布与决策链，如一键生成报表推送、告警设置、任务调度。

在我眼中的 Data Agent：数据世界的自主执行者

随着大模型和智能体（Agentic AI）的融合演进，我们正站在“数据智能”爆发的前夜。传统的数据分析系统大多依赖人工操作、被动响应，而现在，随着 Data Agent for Analytics 的推出，我们终于看到了一个能“理解业务、操作数据、自动闭环”的数据智能体雏形。

那么，**什么是我眼中的 Data Agent？它能做什么？它将带来什么？**这是我想与大家探讨的话题。

一、Data Agent：数据领域的“超级执行者”

在我看来，Data Agent 就像一位具备全栈能力的“数据分析师+数据工程师+BI专家+运维助手”，区别在于：

• 它不是等你下命令，而是能理解你的意图
• 它不仅能跑SQL，还能动态生成、调优、串联数据操作链路
• 它甚至能根据上下文反馈，自我调整分析策略

一句话概括：Data Agent = AI智能体 + 数据任务能力 + 闭环执行链

举个场景来说：过去我们做“近90天销售异常分析”，可能需要 BI 同学提报需求 → 数据开发写SQL → 分析师建图表 → 决策人阅读解读。而在 Data Agent 的模式中：

只需一句话：“帮我分析一下最近销售波动大的品类”，它就可以：

• 自动读取上下文数据源 → 自动生成数据分析任务 → 选择合适维度（地区、品类） → 编写SQL → 生成可视化 → 输出结论 → 提供行动建议。

这才是真正的智能体，不是工具，而是带有“意图感知+行动执行”能力的系统。

二、支撑 Data Agent 的核心技术有哪些？

想要让 Data Agent 成为现实，我认为背后至少需要四个核心支撑：

1. 大语言模型（LLM）+领域对齐

这是 Data Agent “听懂人话”的基础。只有在结合数据领域知识（SQL生成、Schema理解、BI图表逻辑）基础上训练/微调的模型，才能准确理解“销售同比下降多少”、“用户流失转化漏斗”等复杂意图。

2. 向量数据库+语义索引

面对异构数据源，传统的关键字匹配已经不够。Data Agent 需要使用语义搜索（基于 Embedding 向量）对数据表、字段、指标做精准对齐，从而“知道在哪查、怎么查”。

3. 任务规划与工具调用框架（Agentic Planner）

这也是灵魂所在。数据任务并非单步完成，而是需要“分解-计划-执行-校验”多个子步骤。通过 ReAct、AutoGPT 或 Function Calling 技术，Agent 能动态规划流程，并调用分析、查询、可视化等多种工具完成复杂任务。

4. 数据生命周期协同（DataOps能力）

Data Agent 不是一锤子买卖，它需要与企业的全链路数据资产打通，包括数据产生（CDC）、数据加工（ETL）、数据治理（血缘、质量）、数据消费（报表、API）等，才能实现真正的“任务即服务”。

三、我在 Data+AI 项目中遇到的挑战与启示

在我们团队构建某智能BI平台的过程中，我遇到过不少挑战：

• 结构化数据量大，但理解语义难：表名和字段名并不代表业务含义，导致模型生成SQL错漏百出。

  • ✅ 解决方案：结合领域知识图谱，为表与字段做语义增强，并加入字段注释和标签索引，提升理解准确率。

• 用户问法五花八门，意图很模糊：如“这个月生意怎么样”，实际上是请求“本月销售同比+环比”。

  • ✅ 解决方案：使用 Few-shot Prompt + 模型微调，让Agent学习多种表达方式对同一指标进行归类归因。

• 工具链分散，难以闭环执行：调用BI画图时无法自动绑定数据集，只能输出SQL。

  • ✅ 解决方案：使用 LangGraph 或 Function Router 构建工具链统一调度框架，支持“写SQL→跑SQL→选图表→输出结论”流水线。

这些经验让我愈发坚信：Data Agent的价值，不是替代人，而是解放人类的时间和注意力，让我们聚焦在高价值的洞察与决策上。

四、对 Data Agent for Analytics 的期待

此次阿里云瑶池数据库推出的 Data Agent for Analytics，我认为是一次“从理念走向落地”的重要尝试。作为一名一线开发者，我有如下几点期待：

1. 更深入的数据智能融合能力

不仅能生成SQL，更希望 Data Agent 能理解数据治理规则、数据血缘、敏感字段等企业内部规范，做到“合规智能化”。

2. 模块化Agent能力拆分

未来能否开放 Agent 的工具链，如“可视化Agent”、“数据质量Agent”、“预测建模Agent”，以插件方式接入到我们已有系统中？

3. 支持多语态表达与多轮对话

希望Agent能更自然地进行类ChatGPT式多轮对话，持续理解上下文并优化分析方案，而不是“一问一答”。

4. 多模态分析能力

期待后续支持图表识别、语音输入、自然语言图形生成等更强的多模态融合能力，真正将“对话数据分析”推向极致。

结语

Data Agent 不只是一次技术演化，更是一种生产方式的变革。未来的数据工作不再是“人驱动工具”，而是“人指令意图，智能体自动完成”。这背后不仅是AI能力的跃迁，更是我们对数据价值理解的深化。

我相信，在瑶池数据库 Data Agent 的带动下，未来每个人都能成为“有AI助理的分析师”，每个企业都能拥有“自己的数据大脑”。

1、你觉得支撑Data Agent的核心技术是什么？

Data Agent是一种基于大模型技术的智能数据分析助手，能够通过自然语言理解用户需求，自动生成数据查询语句，执行查询并以易于理解的方式展示结果。它打破了传统数据分析的技术壁垒，让所有人都能快速获取数据洞察。我认为Data Agent的核心技术是自然语言转SQL。

2、你在 Data+AI 领域的开发过程中遇到了哪些挑战，是如何解决的？

生成的SQL查询并非总是准确的，特别是在处理复杂查询和多表关联时。有时也难以理解Data Agent是如何得出结论的，这对依赖数据做重要决策的场景构成挑战。此外，连接企业核心数据库存在安全风险，如何在提供便捷服务的同时保障数据安全，是企业采用Data Agent的关键考量。

解决建议：采取从非核心业务数据开始试点，逐步验证并优化，来构建完善的数据字典和领域知识库，提高SQL生成准确率，同时保留人工审核环节，在关键决策前验证Data Agent生成的结果，还需求建立用户反馈机制，持续积累成功案例，优化系统表现。

3、对于本次瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，你对于技术及能力层面有哪些方面的期待？

比较期待的是全智能自主规划：自动解析业务规则，拆解复杂需求为可执行任务，构建分层处理框架，生成定制化分析建议并输出行动方案。

同时有面向 Data Agent 的统一数据访问 MCP Server。

一、什么是 Data Agent？

一句话总结：

Data Agent = AI Agent + 数据智能工具链 + 数据任务专家经验

它能做的不只是“问数据拿报表”那么简单，而是可以：

• 自动理解业务意图（用自然语言描述）
• 自主生成查询分析逻辑（生成 SQL、调 ETL）
• 调用数据库/BI/API 等数据工具链
• 实时迭代、优化任务路径
• 最后用你能理解的方式交付结果（图表/报表/结论）

它让“数仓分析”从“写SQL”变成“讲人话”。

二、Data Agent 背后的核心技术是什么？

Data Agent 的本质是 Agentic AI 在数据系统中的工程化落地。

以下几项技术是其“灵魂”：

特别强调一下阿里云瑶池数据库的 Data Agent，是原生集成于数据库内部的，这种设计意味着：

• 无需“外挂大模型”，性能更高
• 安全性强，数据不出云
• 能真正实现“数据就近计算 + 智能生成”

三、我在Data+AI开发中遇到的挑战和解决方法：

1. 挑战1：自然语言转SQL常常不准确

   • 解决方案：结合元数据知识图谱做 prompt injection，比如告诉 LLM 某张表字段含义、主键关系。
   • 工具选择：使用 LangChain + Chroma + 模型微调 + SQL validator。

2. 挑战2：Agent调用API时容易崩链

   • 解决方案：引入 LangGraph 构建任务链状态机，确保流程状态清晰且可回退。

3. 挑战3：图表生成太死板，不会讲人话

   • 解决方案：Agent生成代码后，再由 LLM 二次润色图表标题、图例、甚至给出洞察建议，如“这个趋势上升可能由于6月促销”。

四、我对阿里云 Data Agent 的几点期待：

1. 支撑Data Agent的核心技术是什么？

• 自然语言处理（NLP）
• 机器学习与深度学习
• 知识图谱
• 自动化任务调度
• 数据治理与安全技术

2. Data+AI开发中的挑战及解决方式

• 数据质量差 → 加强清洗和治理
• 模型难解释 → 使用可解释AI（XAI）
• 实时性要求高 → 优化算法和架构
• 隐私风险 → 应用联邦学习、差分隐私

3. 对瑶池Data Agent for Analytics的期待

• 更智能的自动分析与决策能力
• 更强的自适应学习与优化能力
• 更好的易用性和集成性
• 安全可控，符合企业级标准

支撑Data Agent的核心技术是什么？
首先来聊聊这个“核心技术”——说实话，核心技术就像你煮菜时的调料，可能你看不出来，但没它绝对不行。Data Agent的“核心技术”其实就是让它能明白什么该做，什么该不做。想象一下，这就像你在公司里有个超能的同事，不仅能自动了解任务，还能把工作做得比你还好。

AI智能体基础这玩意儿必须得懂得“活”，知道什么时候该不动，什么时候该出击，就像你朋友看球时突然喊：“这球要进了！”—它可以预测。别小看这部分。Data Agent得能理清混乱的数据库，就像找出一个大堆乱七八糟的衣服中的那条裤子——穿上就得合身，还得合适，不然谁愿意穿？它必须能做决策，像个靠谱的项目经理，知道什么时候要开会，什么时候要加班，什么时候偷懒。

如果你想把不同的数据源都揽进怀里，必须得会谈判。Data Agent就像个很会拉关系的人，能让你公司的所有系统都安静地合作。

支撑Data Agent的核心技术还是数据

Data Agent核心技术路径：
1、自然语言转代码：利用大模型直接将用户提问转换为Python、R等数据分析代码，执行后生成结果。这种方式适用于灵活性较高的场景，能处理复杂的统计分析和机器学习任务。

2、自然语言转SQL：让大模型理解用户的问题并生成SQL查询语句，这是目前最成熟的实现路径。针对结构化数据查询效率高，准确率可达到商用水平。实现方式包括微调模型(如SQL-Coder)和精心设计的提示工程，通过添加数据库Schema信息和Few-shot示例显著提升准确率。

3、自然语言转API：将企业常用分析指标和报表封装成API，大模型只需调用相应接口无需直接接触原始数据。这种方式数据安全性最高，也最容易保证结果准确性，适合对数据安全要求极高的金融、医疗等行业。
阿里云瑶池数据库涵盖范围广，功能强大，适合多种类型的数据处理，但操作流程不足够简便，对没有经验的使用者不太友好。