随文摘选 AI 核心技术与应用分享直播中，企业用户对 AI 有关问题与 专家的 10 问 10 答：
1、 如何给数据分析师提供智能化推荐？
专家： 主要满足降低数据使用门槛，数据分析师建模这一侧功能，一方面帮助丰富元数据、实现自然语言查询、纠正语法错误、提问业务问题、数据目录中查找视图、根据使用习惯推荐、数据准备时数据处理推荐等，也在持续覆盖更多使用场景，包括后台管理、元数据管理等，已纳入到产品迭代发展中。可以用 AI SDK 开发 ，构建更高级、更个性化、更丰富的应用。
2、进行数据管理和调用时， 平台如何确保数据安全性和合规性，权限部分如何设计?
专家：权限管控是虚拟跨库查询难点之一， 能够解决的很好，提供行、列、单元格细颗粒度的权限管控，安全遮罩，自定义标签设定安全规则等能力，支持除了传统的基于角色的访问（ABAC，-based ），还可以基于属性（IP 地址、程序接口等）（RBAC，Role-Based ）进行身份验证和授权机制。
3、 产品包括大模型打包吗？
专家： 定位数据管理平台，不包括 LLM，集成三方 LLM 开放使用。非官方集成的 LLM，只要符合 open API 标准即可兼容，推荐上下文 token 长度较长的效果更好些。
4、 产品会整合企业数据吗？是提供 DSL 查询语言，通过大模型适配方式进行 AI 数据输出是吗？
专家： 是数据虚拟化平台与元数据平台，保存企业不同数据源的元数据，通过了解元数据构建成本最优路径的数据查询，实现实时、快速的业务交付，并不保存企业的业务数据。增加 LLM 能力来降低对用户的技术要求，其工作方式为：用户的问题流经 ，通过 LLM 了解元数据， 生成查询重写，到数据源查询并返回结果。 的查询语言 VQL 是 SQL 超集，增加了管理方面的语法和指令。
5、 是否支持大量并发使用，而且能够秒级返回？
专家： 默认情况是优化查询后用数据源资源进行计算和存储， 本身二次处理的量不大，如果计算量大可以通过集成 MPP 引擎完成，大多数情况下的性能短板不在 而在数据源侧，因此不用过度担心 的并发和带宽问题。
6、 对源数据语义是否不需要任何配置？如何理解各个数据之间的关系和对于业务术语的理解？
专家：仅需要配置数据源表的映射，数据系统里表的描述、依赖关系都会带进来。AI SDK 从 取表的名称、描述、字段、字段描述，允许采集示例数据的话，可在指定的条数范围内采集，有助于 AI SDK 理解所有业务对象间的关系，通过 LLM token 方式，存到向量数据库，判断近似性等实现。如果公司内有特别的业务术语，可以通过 SDK 配置文件，在环境相关的 配置中，放入同义词、近义词等。
7、VQL 与 AI SDK 之间是什么关系？
专家：VQL 是一种通过 JDBC 在 平台上执行的脚本语言，其语法与 SQL 类似，同时也是标准 SQL 的超集。也就是说标准 SQL（包括查改删）就是 VQL 的一部分。此外 VQL 额外增加了 平台的管理脚本，所以从用户管理到内容管理都可以用 VQL 脚本来执行。对于高级用户来说，可以用 VQL 结合程序来做到 平台的自动化管理。而对于日常用户来讲，用 Web UI 也能做到大多数的功能，无须亲自写 VQL。而 AI SDK 是 新推出的一组 ，它提供一组接口简化企业构建自己 AI Agent 的难度。AI SDK 包括了针对 平台，大语言模型，向量数据库的配置文件，以及内置向量数据库和 AI 编排的组件，把构建 AI Agent 的一些必须步骤包装起来，开发者通过这些接口可以直接获得元数据，查询语义相似性，询问元数据问题，询问数据问题等。VQL 和 AI SDK 是面向不同应用场景的接口。
8、 在解决大模型幻觉方面有哪些优势？在数据分析时，对于数据准确性如何保证？
专家：大模型迭代很快，上下文长度越来越长，结果越来越精准，业界通常基准为满足可用标准 85% 以上，关键在于回答问题时需要给出解释，比如生成的 SQL 是什么？便于检查。如何保证接近 85%、90% 可用标准？一方面需要精准元数据， 元数据平台可以大大补充和丰富元数据，基于 LLM 实现更精准答案，另一方面 提示词工程写得非常细致。当然还有一些成本更高的方式，比如采用针对企业语境的 LLM。
9、 回支持 查询语法吗？
专家： 引擎本身执行的是 VQL，这是一种类似 的语法，并额外增加了许多管理的功能。对于自然语言的查询，我们需要通过结合大语言模型和 AISDK 来实现， 丰富的元数据资源可以让大语言模型生成更加准确的 VQL，然后在 执行。
10、在哪可以找到 AI SDK 源代码？
专家：AI SDK 的源代码已在 上开源
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