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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。
 | 1 lozzow 2024-03-04 09:46:05 +08:00 后面是用的离线模型还是在线的模型呢 |
 | 2 kneo 2024-03-04 09:46:46 +08:00 via Android 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？ |
 | 3 Braisdom OP  2 @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 |
| 6 kneo 2024-03-04 11:28:42 +08:00 via Android 2 @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。 |
 | 8 dcoder 2024-03-04 12:56:14 +08:00 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... |
| 9 Braisdom OP 1 @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。 |
 | 10 wkong 2024-03-04 15:33:25 +08:00 非常棒！ |
 | 11 jimrok 2024-03-05 14:52:33 +08:00 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 |
| 12 Braisdom OP 1 @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。 |
 | 13 s4d 2024-03-06 15:47:36 +08:00 https://vanna.ai/ 和这个项目类似吗？ |
| 14 Braisdom OP 1 @s4d 它这个只能做简单的查询，复杂的估计困难。 |
 | 15 ThomasChan 2024-03-07 14:44:34 +08:00 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 |
| 16 Braisdom OP @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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