智能问数Text2SQL终于能做到工业级落地

智能问数终于能做到工业级落地

Text2SQL 火了三年，就卷一个东西——准确率。85%、90%、95%，数字越来越好看。

但有用吗？

金融对账你敢赌那 10% 的错误吗？医疗统计你敢赌吗？

没人敢。

所以十个智能问数项目，九个半都是一地鸡毛。

期望太高——又要聊天自然，又要多轮深挖，又要 AI 自己出结论。AI 没那个本事。

成本更是无底洞。你以为是一次几分钱的 API 费？真正烧钱的是后面的调优、修 bug、喂数据、养团队。

换个思路。

润乾 NLQ，不卷准确率，卷确定性。

大模型不直接写 SQL，只把问题翻译成“规范文本”，规则引擎再编译成 100% 准确的 SQL。大模型只负责翻译，SQL 由规则来保证。

中间结果拿给你看：“是这个意思吧？”你点头，它才执行。

可解释、可审计、可信任。金融敢用了，医疗敢用了。

算力呢？不用大模型集群，不用 GPU 堆算力。普通服务器，普通团队，照跑。

稳定、可解释、可审计、低成本——这才叫工业级落地。

润乾 NLQ，让智能问数从概念变成每个企业都装得起的工具箱。

别卷准确率了，卷点有用的。