企业级智能数据Agent平台解决方案

基于独创的“逻辑+语义”双引擎架构，构建“真专家、真懂行、真准确”的数字员工团队。 实现从自然语言到业务决策的秒级闭环。

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海亮集团
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银联商务
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上海房管局
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宏伟供应链
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传统数据消费的“最后一公里”困境

企业在数字化转型深水区，面临着三大核心挑战

BI 报表僵化

传统看板开发周期长达数周，业务需求灵活多变，导致数据滞后于决策，永远在“等排期”。

通用 AI 不懂业务

通用大模型缺乏垂直领域的 Business Know-How，无法理解复杂的业务逻辑与计算规则。

AI 幻觉风险

基于概率生成的 Transformer 容易“一本正经胡说八道”，无法满足企业财务级的数据准确性要求。

Paradigm Shift

重构数据生产力：
从“堆砌报表”到“定义业务”

从传统的自下而上建模（ODS-DWD-DWS-ADS），演进为面向业务的自上而下建模。

传统数仓模式

自下而上建模 (Bottom-Up)

ADS (应用数据层)
面向特定报表 · 极易变更
DWS (汇总数据层)
通用维度聚合 · 牵一发动全身
DWD (明细层)
ODS (贴源层)
80% 无效消耗： 大量时间耗费在 ADS/DWS 层的反复清洗与重构。
时效滞后： 简单取数需求往往需排期 2-3 天，错失业务良机。
角色困境： SQL ETL 开发工程师/架构师 —— 沦为数据搬运工。

亿问 Data Agent 模式

自上而下业务建模 (Top-Down)

Digital Agent Layer
面向业务意图 · 实时计算 · 自动归因
DWS / ADS (无需物理构建)
逻辑层由 Agent 动态生成
DWD (明细层)
ODS (贴源层)
架构极简： 仅需维护 ODS/DWD。业务需求变更无需重刷底层表。
秒级响应： 临时取数任务 100% 交由 Agent 自助完成，释放人力。
角色进阶： Agent 开发工程师/架构师 —— 开发复用性极强的数字员工。
Core Technology

双引擎驱动 Dual-Engine Core

摒弃单纯依赖 LLM 生成 SQL 的不稳定路径，独创 NL2LF2SQL 架构。

理性的左脑

Logic Engine

非 Transformer 架构。 基于图计算与符号逻辑的确定性算法。不负责生成文本，只负责处理数据逻辑，确保 100% 准确。

  • NL2LF2SQL 路径
    先转为逻辑形式(LF)消除歧义，再映射为SQL。
  • 零幻觉保障
    每一步推理皆可追溯，达到财务审计标准。

感性的右脑

Semantic Engine

Transformer 深度优化。 具备强大的意图识别与自然语言生成能力。负责将“人话”转为“业务参数”，并将数据转为“建议”。

  • 意图识别 (NLU)
    精准理解口语化提问，自动提取时间与维度。
  • 人本交互 (NLG)
    拒绝冷冰冰的表格，输出有温度的业务洞察。

算力成本革命Efficiency & Cost Saving

告别对昂贵 GPU 算力与海量 Token 的无底洞式依赖。

纯逻辑推理仅需 CPU

得益于非 Transformer 架构的“理性左脑”，在进行纯数据查询与逻辑推理任务时，平台可完全脱离大模型运行。无需 GPU 算力，无需大模型算力。

GPU 算力需求
0
Token 消耗
0

综合 Token 消耗 ↓ 65%

即使开启语义理解与分析的“全能模式”，凭借高效的双引擎分流机制，仅核心语义部分调用 LLM，大幅降低资源开销。

其他 Agent 平台 (全链路 LLM)100% 消耗
亿问 Data Agent⬇ 65%
Digital Workforce

构建您的专家级数字员工团队

打破数据的“单一解释权”，通过多智能体协作 (Multi-Agent) 还原业务真相。

当前任务 (Task)
“为什么 Q3 利润未达标？”
思考过程 (Thinking)
1
提取 Q3 利润表明细
Status: Completed
2
计算各部门管理费用差异率
Status: Completed
3
关联原材料采购成本波动
Status: Completed
4
生成财务复盘报告
Status: Completed
Agent 正在调用 Logic Engine...

CFO (财务专家) 分析报告Generated

基于实时数据仓库生成的动态视图

净利润率
12.4%-2.1%
管理费用
¥450M+15.2%
关键洞察经分析，Q3 整体利润率下降 8.5%。主要归因于管理费用超支 (贡献度 40%) 及 原材料成本上升 (贡献度 35%)。建议复盘 Q3 营销活动 ROI。

技术路线对比分析

为什么 NL2LF2SQL 是企业级数据的唯一解？

维度NL2SQL (传统直译)NL2DSL2SQL (领域语言)NL2MQL2SQL (指标层)亿问 (NL2LF2SQL)
准确性/幻觉低 (高幻觉)中 (仍有风险)高 (仅限指标)极高 (零幻觉)
逻辑复杂度差良好中/高优秀 (支持CoT)
可解释性差 (黑盒)中高极高 (全链路透明)
业务流扩展差中差优秀 (NL2LF2API)
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立即开启您的
数据智能决策之旅

预约 15 分钟深度演示，为您量身定制企业级数智化方案。
告别繁琐的手工报表，让数据成为您最强大的核心竞争力。

私有化部署安全保障，核心数据不出域
1 对 1 专家诊断，直击业务统计与分析痛点
灵活演示排期，最快 24 小时内响应
yiwen-agent-workspace.ai
“亿问，请分析上季度华东区销售额下滑 8% 的核心原因，并预测本月趋势。”
● Agent 分析完成:
主因定位为 渠道存货挤压 及 竞品价格调整。
语义定位准确率 99.8%。建议降低二级库存水位...
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