Data Agent 落地不是终点:口径缺口、用户反馈与自进化闭环
上线只是起点Data Agent 上线后,真实用户会问出测试集从未覆盖的问法: 「销售收入和新增客户数能放一张图吗」 「华北区留存率为什么和上周报表不一致」 「有没有按产品线拆的收入」(元数据未配置) 若只靠一次性交付,系统会静态腐烂。需要运营闭环:发现缺口 → 分类工单 → 更新元数据/知识 → 验证回...
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上线只是起点Data Agent 上线后,真实用户会问出测试集从未覆盖的问法: 「销售收入和新增客户数能放一张图吗」 「华北区留存率为什么和上周报表不一致」 「有没有按产品线拆的收入」(元数据未配置) 若只靠一次性交付,系统会静态腐烂。需要运营闭环:发现缺口 → 分类工单 → 更新元数据/知识 → 验证回...
阅读全文 →上线验证的目标演示不是「能跑就行」,而要证明三件事: 数据可信:宽表与元数据口径一致,过滤条件正确 链路可复现:同一问法多次返回相同 SQL 与结果 异常可解释:失败时有排障路径,而非沉默报错 本篇给出虚构企业场景的完整验证 playbook。 测试数据 Seed 流程12345678910111213flowch...
阅读全文 →工作台整体布局数据智能体工作台的前端目标:低门槛提问、透明可审计、结果可复制。推荐三区布局: 12345678flowchart LR subgraph Layout["Workbench 页面"] NAV[顶栏:专题 / 知识库 / 历史] MAIN[主区:快捷指...
阅读全文 →Data Agent 的安全风险把自然语言接到数据库,等于把部分数据访问能力暴露给终端用户。典型风险: 风险 攻击示例 后果 SQL 注入 '; DROP TABLE bi_metric; -- 数据破坏 越权读表 拼接未授权表名 敏感数据泄露 全表扫描 无 LIMIT 的大结果集 DB 负...
阅读全文 →单轮问数的局限用户很少一次把问题说全。典型不完整问法: 用户输入 缺失信息 系统应有行为 销售收入多少 时间周期、区域 追问周期,默认全国 华东区留存率 时间周期、指标确认 追问 Q1 还是全年 对比一下 对比对象、指标 追问哪两个区域、哪个指标 和上次一样 依赖会话上下文 读取上一轮参数...
阅读全文 →为什么 Data Agent 需要 RAGText-to-SQL 管道解决的是「命中指标 → 拼 SQL → 执行」的确定性路径。但企业问数场景里还有大量半结构化知识: 知识类型 示例 适合载体 指标定义 销售收入 = 已确认订单含税金额 MySQL bi_metric 取数逻辑 宽表 dws...
阅读全文 →Text-to-SQL 的核心挑战自然语言问数看似简单,工程上却要同时解决: 挑战 表现 本专题策略 语义歧义 「收入」指毛利还是营收 指标元数据 + 域分类 时间缺失 「销售收入多少」没写周期 主动追问 missing_time_period 口径不一 完成率分母不同 bi_metric_extr...
阅读全文 →痛点:传统 BI 为什么不够用报表平台解决了「看数」问题,但在企业日常运营里仍有三类高频抱怨: 报表固定:销售总监临时想问「华东区 Q1 客户留存率同比」,往往要等 BI 排期加字段。 门槛高:业务同学不会写 SQL,指标口径散落在 Excel 与口头约定里。 响应慢:从提需求到上线一个新看板,周期常以周计。 Da...
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