📖 AI 总结

文章聚焦金融问数场景下纯LLM驱动NL2SQL方案的准确性困境。作者指出，大模型基于概率生成token，并不真正理解业务概念与数据库字段的映射关系，导致查询结果语法正确但语义错误，且这类静默错误难以被业务人员察觉。文章通过真实生产案例，归纳出幻觉与错误SQL、术语不一致、上下文缺失、可解释性差四大工程挑战，并梳理了数据分析工具从固定报表、自助BI、AI问数到本体驱动认知智能的四阶段演进，指出每次跃迁都在权衡准确性、时效性、灵活性与建设成本。作者认为，金融场景对口径精准有硬性要求，必须引入本体作为语义导航系统，显式建模业务概念与关系，并提出“精准优先、推理按需”的务实建设原则，聚焦高频高价值场景，先实现可追溯的准确执行，再逐步向推理增强演进。