超越文本转SQL：构建AI数据分析师的秘诀

文章探讨了构建AI数据分析师的挑战与解决方案。作者指出，简单的文本转SQL不足以应对真实用户的复杂问题，需要多步计划、外部工具（如Python）和外部上下文。为此，作者团队构建了一个基于语义层的生成式BI平台，利用Malloy建模语言清晰地定义业务逻辑，并结合多智能体系统、检索增强生成技术和模型选择策略，最终实现高质量、低延迟的数据分析。该平台不仅能生成SQL，还能编写Python代码进行复杂计算，并从外部资源获取信息。文章还强调了上下文工程、检索系统优化以及模型选择的重要性，并分享了处理常见故障模式的方法。