智能问数与查询执行

NL2SQL 是把自然语言问题自动转换成 SQL 查询的技术，让非技术用户用对话方式查数，是推动"数据民主化"的关键路径之一。

NL2SQL 兼容，是指亿问 Data Agent 在以 NL2LF2SQL 和企业语义层支撑可信问数的同时，也兼容将自然语言直接转换为 SQL 的 NL2SQL 功能。

端到端 NL2SQL/NL2DSL 指让大模型在一次生成中直接写出最终 SQL 或 DSL 的范式。

NL2LF2SQL 是"自然语言 → LogicForm → SQL"的三段式技术路线。

LogicForm 是一种介于自然语言和数据库 SQL 之间的结构化中间语义表达，用来描述"用户想查什么"。

MQL 是指标平台常用的指标查询语言，用于声明式地表达"取哪个指标、按哪些维度聚合、加什么过滤"。

Nora 是亿问 Data Agent 的核心 AI 员工之一，负责为系统提供泛化能力：把用户比较模糊、口语化的提问，改写成措辞更精准的自然语言，再交给 Alisa 转换成 LogicForm。

Alisa 是亿问 Data Agent 自研的核心 AI 员工，负责把精准化后的自然语言问题转换成 LogicForm。

可信问数是让自然语言数据查询的定义、执行过程和结果都能够被治理、追溯与复核的工程能力。

AI 幻觉指大模型生成看似合理但实际错误的内容。

确定性生成指在相同输入、相同业务语义、相同上下文条件下，系统稳定地产生相同的正确语义结构与结果，把模型本身的不确定性隔离在可治理范围之外。

这里的"无限上下文"不是指模型 token 窗口字面意义上的无限，而是指在同一个业务空间内，表、字段、指标、维度、实体、别名、口径可以持续增长，而系统仍能在每次提问时只取与当前问题最相关的少量上下文，并完成稳定推理。