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演示环境里百发百中的工具,一进入企业真实数据环境就频频翻车。在 Spider 这类标准多表数据集上,主流大模型方案的执行准确率仅在 60%-82% 之间;而面对...
MySQL 做 OLTP、PostgreSQL 做 OLAP、Snowflake 做数据仓库、偶尔还要给某个历史遗留的 Oracle 系统跑个报表……这几乎是现...
你有没有过这种经历:对着 AI SQL 工具改了五六版提示词,点了无数次撤销重写,最后跑出来的结果还是不对。
“最长连续上涨天数”,这道题在数据面试里被反复用来考人,据说通过率不到 20%。不是因为它难,而是因为它把 SQL 的一个老毛病暴露得干干净净:你明明知道逻辑是...
这段 SQL 用到了窗口函数 MAX()OVER 和 SUM() OVER 的累加技巧,还用了 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING...
我敢打赌,每个数据团队的代码仓库里,都躺着那么一两段没人愿意碰的 “祖传 SQL”。一百多行,N 层嵌套 CTE,窗口函数套着窗口函数。写它的人早就离职了,注释...
几乎所有 Text2SQL 产品都在卷准确率,Spider 上跑个 85%、90%,拿来说事。
有一张业务流水表(包含 ID、Date、Invoiced 和 Amount 四个字段)。每个月有一条记录,其中 Invoiced=1 表示该月开了发票。
这是当今数据分析师和开发者的日常:把一个任务丢给 AI,几秒钟后它吐出一段几十行的 SQL,复制粘贴,跑通了,但心里真的踏实吗?现代 AI 能生成可运行的 SQ...
把一个任务丢给 AI,几秒钟后它吐出一段几十行的 SQL。你复制粘贴,跑通了。但你心里真的踏实吗?
用自然语言分步实现复杂 SQL 的意图,再编译成可审计可生产的 SQL
如果你关注智能问数(Text2SQL)这个领域,一定会发现一个奇怪的现象:各种文章、演讲、视频铺天盖地,厂商们纷纷宣称自己的方案达到了 90% 甚至 95% 的...
很多人用 AI 做量化的思路都是输入自然语言→AI 生成代码→调试运行,看起来很简单,但结果却不尽人意。AI 编写的代码会出现各种幻觉问题:
浏览报表时经常需要变更条件查看不同数据,通常可以借助参数模板实现。但参数较复杂时,传统参数模板操作繁琐、灵活性不足,而且也不太适应当前的AI时代。
RQ报表内置了常规图表类型,但遇到较为复杂的图表(如 K 线图、地图、桑基图、关系图等)时,仍需手写 ECharts 配置代码。如果你对 ECharts 的配置...
润乾和帆软是仅有两家能流畅处理中国报表复杂报表的产品(其它都是号称),但细节还有不同,这里对很多用户选型时关心的功能点逐一做个对比,为用户产品选型提供参考。
在 Text2SQL 领域,JOIN 一直是个“终极考场”。不少方案宣称在公开测试集上能达到 90% 以上的惊人准确率,但背后往往存在一个关键“水分”:许多测试...
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...
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