AI-Powered Analytics

66 天前
 Braisdom

人们往往将司空见惯的事视为真理,无论是思维方式或行为方式,而 Agile Query 就是要打破所谓的真理。

官网: https://www.agiquery.com 联系:18901845760

技术底层通过 SQL Compiler 实现,想试用的朋友可以联系我。

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16 条回复
lozzow
65 天前
后面是用的离线模型还是在线的模型呢
kneo
65 天前
您来搞笑的吗?把 table schema 输进去,加句 system prompt 让 AI 生成一个 SQL ,在后端执行,一百行代码?打破真理?
Braisdom
65 天前
@kneo 哈哈,您知道品类表与客户表之间的关系是多对多的关系,你直接 JOIN 进行 COUNT 的时候会出现什么样的情况呢? AI 只是一个壳而已,低层的 SQL 编译器才是核心
Braisdom
65 天前
@lozzow 离线,在线都可以。
Braisdom
65 天前
@kneo 还有你能保证,AI 生成的 SQL 100% 可以执行吗? Agile Query 是可以确保的。
kneo
65 天前
@Braisdom 你以为的难点都是小儿科。AI 只是一个壳?说明你根本没发挥出 AI 的能力。改变下你的思维方式吧,别再司空见惯,故步自封了。打破下你自己的真理。
Braisdom
65 天前
@kneo 这是当然的,我们尽可能发挥 AI 的力,也会弥补 AI 的不足,感谢提醒。我们也需要不断的进化。
dcoder
65 天前
确实尴尬... 现在有 ChatGPT/LLM 了, 编写/优化 SQL 的这类知识更不值钱了, 写点 Prompt 就能生成.
你这个在 SQL 上再做个 DSL, 是要再去精调 LLM 来生成你的 DLS 吗? 多搞一层, 不如直接让 LLM 生成 SQL...
Braisdom
65 天前
@dcoder 当然不是生成 DSL ,DSL 虽然比 SQL 简单一些,但还是过于复杂,生 LLM 生成太难了,

我通过 LLM 只是匹配到 Agile Query 定义的指标和维度而已经,这样可以确保自然语言理解的精度,也更加实用。
wkong
65 天前
非常棒!
jimrok
64 天前
作为实验性产品确实可以,作为商业产品还看不出来有什么价值
Braisdom
63 天前
@jimrok AI 这块才刚刚开始接入,应该很快可以成熟的,Agile Query 其它能力已经产品化成熟 了。
s4d
63 天前
https://vanna.ai/ 和这个项目类似吗?
Braisdom
62 天前
@s4d 它这个只能做简单的查询,复杂的估计困难。
ThomasChan
62 天前
直接生成 SQL 是覆盖不了终端用户的,LLM 生成的 SQL 能覆盖得了各种数据权限吗?程序思维和产品思维是不一样的
Braisdom
62 天前
@ThomasChan LLM 生成的 SQL 肯定是不是的,Agile Query 又不是通过 LLM 生成 SQL 的。

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