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如今,“用大白话分析数据”成了 BI 领域的热门趋势。但市面上许多“chatBI”方案,能力往往止步于 Text2SQL——也就是听懂一句话、查出一张表。比如你...
引言:在 ToB 软件公司普遍毛利不足 20% 的今天,一个常被当作‘附属功能’的模块,正悄悄吃掉近 1/3 的项目利润——它就是报表
在工业生产场景中,成百上千个测量仪表7×24小时不间断运行,产生海量数据。这些随时间而产生的数据称为时序数据。时序数据是设备运行状态的“晴雨表”,如果能及时发现...
在这个言必称“大模型”的时代,当几乎所有智能问数方案都在比拼谁的模型参数更多、谁用的 GPU 更贵时,我们却要提出一个“离经叛道”的问题:
AI 时代,到处都在说“智能问数”,用大白话直接问,数据就给你整得明明白白。理想很美好,可真要一探究竟,大家心里就打了鼓:这玩意儿是不是得养个 AI 科学家团队...
一直以来,我们和数据之间始终存在距离,要从数据中获取洞察,需要拖拽字段、配置图表,甚至写 SQL 语句、Python 代码。而 chatBI 的出现,似乎可以让...
在本系列的前两篇文章( Text2SQL 破局技术解析之一:规范文本与灵活性 和 Text2SQL 破局技术解析之二:MQL 实现与复杂性 )中剖析了 Text...
自然语言转 SQL(Text2SQL)技术旨在降低数据查询的技术门槛,但一直面临 "灵活性"、"准确性" 与 "查询复杂性" 难以兼顾的困境。直接由大语言模型生...
在基于 "规范文本" 的 NLQ 架构中,MQL(Metrics Query Language)作为规范文本的确定性编译目标,承担着关键使命。本文作为 "规范文...
自然语言转 SQL(Text2SQL)技术旨在降低数据查询的技术门槛,但一直面临 "灵活性"、"准确性" 与 "查询复杂性" 难以兼顾的技术困境。直接由大语言模...
随着 AI 大模型的技术突破,用自然语言与数据进行对话的 ChatBI 概念也变得火热起来,人们普遍认为这件事终于具备了可行性。于是,业界很自然地沿着大模型(L...
枚举字段的取值是有限几种值,针对枚举字段 f 的过滤条件写成 f =v1 or f=v2 or…或者 f !=v1 and f !=v2 and…,也可能写成 ...
大主子表之间进行 EXISTS 计算往往会导致较差的性能。这样的计算本质上是在做主键关联,如果能预先将主子表都按照主键有序存储,也可以使用有序归并算法有效提速。
主表订单表和子表明细表的关联就是主键关联。SQL 中,这种关联仍用 JOIN 实现,在两个表都很大的情况下,常常出现计算速度非常慢的现象。
大数据的 4 个 V 说法在业界已经尽人皆知,这是指的大数据本身的特征。现在我们来考察一下用于处理大数据的技术应该具有的特性。为方便记忆,类似 4 个 V,我们...
项目中的报表开发没完没了达不到客户预期,以至于影响到合同收款——这种现象在软件公司经营过程中并不少见。出现类似状况时,管理者的第一反应往往是把板子打到开发团队身...
SQL 对关联的定义过于简单,就是两个表做笛卡尔积后再过滤,在语法上写成 A JOIN B ON …的形式。这样笼统处理多种关联,不体现关联运算本质,书写和优化...
SQL 中的去重计数 COUNT DISTINCT 一直比较慢。去重本质上是分组运算,需要把遍历过的分组字段值都保持住,用于后续的比对。结果集太大时,还要把数据...
我们以订单表为例实现 esProc SPL 数据外置,提速常规过滤及分组汇总计算。
传统交易(TP)数据库不擅长分析计算,而专业 OLAP 数据库又过于沉重,经常需要集群,不仅成本高昂,也会使系统架构变得更复杂。
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