Raqsoft

LLM 需要依靠海量公开文本完成训练，但复杂报表开发是融合数据提取、业务逻辑计算、复杂可视化排版、交互打印的复合型工作，逻辑交织，不能用线性文本简单描述，大模型缺乏训练数据，自然无法支撑专业报表开发。在 AI 编程全面重塑软件开发的当下，企业应用中大量复杂的固定报表开发却难以享受这波技术红利，究其根本，主要受制于两大核心阻碍。这种“LLM+ 规则引擎”的混合架构，既增加了 AI 的自由与灵活，又守住了企业报表场景对 100% 准确率的要求。不过，也有能啃硬骨头的，润乾报表就迎难而上，趟出了一条新路子。

加载几个 JAR 包，配好配置文件，应用里直接调 JDBC 接口就能跑。不需要单独部署 AI 服务，不需要复杂接口对接，像集成普通报表组件一样，无缝对接到业务系统里。现在智能问数倒是有大把方案，但一个比一个重，动不动就要单独部署一套 AI 服务，挂 GPU 集群，配 AI 工程师，比应用系统本身还复杂，单独用起来都不容易，集成更是痴人说梦。它不是一个独立部署的庞然大物，而是一个轻量的“智能问数引擎”，可以以组件形式直接嵌入到业务系统内部。把智能问数能力做到自己的应用里，不用建 AI 团队，不用买 GPU。

现在流行挂个 RAG 知识库，把表结构、字段名、业务术语全向量化存起来，每次查询时现去检索相关片段喂给大模型。只做一件事，把口语化的自然语言转成有规则的自然语言，也就是“规范文本”。然后规则引擎根据预先配置好的业务词典和映射规则，把规范文本编译成 100% 准确的 SQL。核心工作量在配置业务词典，把用户爱说的“华北区”“在途订单”这些词，跟数据库表和字段对上。关键是，规则是写死的、确定的。SQL 怎么生成、逻辑怎么组合，全都写在规则里。出了问题，查规则、改词典、补映射，改完就知道对不对，没有不确定性。

这种白盒机制对 ChatBI 的准确性也有极大帮助，当其他 ChatBI 还在为 LLM 的“幻觉”和错误挣扎时，润乾通过让人类随时介入和纠正，将不确定性限制在可控范围内，既保留了对话的便捷，又守住了数据准确性的底线，让产品真正具备了在企业级复杂场景中可靠落地的底气，这才是让 AI 报表从“玩具”走向“生产工具”的关键所在。然而，当前市面上的 ChatBI 大多是全面基于 LLM 实现的，确实能生成分析图表，但都是一次性输出，AI 化的自助报表已经打包进润乾报表的工具版中，，比如先生成一张简单表。

这种功能平时可能不常用，但一旦遇到复杂报表的批量整改，这种说句话就能全选中修改好的爽快感真的让人离不开。它把原本需要半小时的“体力活”压缩到了几秒钟，这才是报表工具该有的智能化体验。如果报表简单，手动改改也就罢了；但若是面对下面这种几百个格子的复杂大报表，想靠肉眼一个个去“找茬”，行高大于 10 的行标成橙色也是一句话搞定，不用挨个去找去看行高。Copilot 即会自动检索并锁定字体为黑体的所有单元格。报表交付后，再根据用户反馈来修改报表，是很正常的事情。比如上面的任务，只需要两个命令就能完成。

Text2SQL 火了三年，有一道行业级的坎始终迈不过去：多表关联（JOIN）。演示环境里百发百中的工具，一进入企业真实数据环境就频频翻车。在 Spider 这类标准多表数据集上，主流大模型方案的执行准确率仅在 60%-82% 之间；而面对网状交织的企业级复杂模型时，复杂跨表场景的准确率甚至会跌破 30%。现实是，绝大多数企业的业务数据都分散在几十上百张表里，80% 以上的日常查询都涉及多表关联。JOIN 问题解决不了，智能问数就只是演示玩具。

这意味着，只要支付相当于一名工程师一个月的成本，就能在一年内无限量地使用这款专注报表领域二十多年的专业工具，无论你的项目有多成功、服务器如何扩容，都不需要再追加一分钱授权费。某能源行业软件公司，随着项目越来越多，服务器节点也从 5 个猛增到一百多个，但因为采用了润乾报表的工具模式，他们无需再为扩容追加一分钱，一年三万买断企业级全功能版本，还有 AI 提升开发效率，做一个项目轻松回本，多出来的每一个项目，省下的授权费都是企业实打实的纯利润！报表工具卖了这么多年，成本一直不低，项目越多、服务器节点越多，

这样就可以极低成本为中小企业提供 AI+BI 的整体解决方案赋能，帮助企业跨越技术鸿沟，轻松迈入省钱又省人力的智能时代。，能够作为轻量级模块无缝嵌入企业现有的 OA、CRM、ERP 等业务系统中，不需要单独部署和管理独立沉重的 BI 系统。，彻底免去了学习专业操作的烦恼，只要能描述清楚分析需求，几乎所有人都能轻松上手，极大的拓宽了数据分析的场景。太过口语化的命令可能工具会识别效果不好，这时候可以请 LLM 帮忙，规范成工具可以理解的语言命令。用户只需直接输入分析需求，系统即可自动理解并进行各种分析。

目前尚无法像其它 AI 编程领域那样做到 “一句话生成所有复杂报表”的程度，部分工作仍需传统方式操作，但利用 AI 持续优化各个环节，降低使用门槛并解放开发者的生产力，也是报表技术演进中极具意义的进步。开发人员往往需要熟练记忆报表工具的各类函数语法、属性配置与布局设计，不仅前期学习成本高昂，后期也常被束缚于繁琐的重复性工作中，开发效率难以实现质的飞跃。”的深刻转变，极大地降低了报表工具的学习成本与难度，称其为史上门槛最低的报表工具也不算夸张。长期以来，报表开发一直属于不难，但是门槛也不低的任务。

它包含字段映射、表间关系、维度层次、度量定义，还有一套可扩展的词汇体系，字段词、比较词、聚合词、宏词、动词……词典够丰富，描述能力才够强，复杂查询才能被准确翻译成规范文本，覆盖范围更广更复杂的查询场景。大模型有幻觉，就不要让它直接生成 SQL，而只是负责翻译成用户可读的“规范文本”，用户确认“是这个意思”之后，不能再由大模型负责执行，而由确定的规则引擎编译成 100% 准确的 SQL，这解决了算不准的问题。语义层不仅要建，还得足够复杂、足够丰富，否则描述能力太弱，用户换种问法就懵了。仿佛怼上数据库就能跑。

LLM 只负责将自然语言转化为规范指令，再由规则引擎 100% 准确执行指令进行分析，避免 LLM 直接生成 SQL 或者报表的幻觉风险，另外 LLM 只负责规范语言命令，Token 费用会很低，LLM 不接触数据，也不存在数据安全问题。近年来，BI 工具很是火热，但高昂的价格始终是绕不开的门槛，无论是国外还是国内厂商，动辄数十万的授权费、按用户数叠加的订阅费，都让许多中小企业望而却步。，已经有很多场景验证过了，有需要的同学也可以去试试，反正软件是用好了才买单的。

Text2SQL落地难，根源在于忽视“幻觉不可根除”这一事实。过度追求模型准确率，导致方案脱离现实。真正可行的路径是承认幻觉存在，通过“AI做语义转写、规则引擎生成查询、人机协同校验”的分层架构，将幻觉限制在可感知、可修正的前端，实现错误可见、可控、可修复。润乾NLQ实践表明：与幻觉共存，而非消灭它，才是企业级落地的关键。

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。真正烧钱的是后面的调优、修 bug、喂数据、养团队。Text2SQL 火了三年，就卷一个东西——准确率。85%、90%、95%，数字越来越好看。期望太高——又要聊天自然，又要多轮深挖，又要 AI 自己出结论。普通服务器，普通团队，照跑。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。金融敢用了，医疗敢用了。所以十个智能问数项目，九个半都是一地鸡毛。润乾 NLQ，不卷准确率，卷确定性。

Text2SQL 火了三年，有一道行业级的坎始终迈不过去：多表关联（JOIN）。演示环境里百发百中的工具，一进入企业真实数据环境就频频翻车。在 Spider 这类标准多表数据集上，主流大模型方案的执行准确率仅在 60%-82% 之间；而面对网状交织的企业级复杂模型时，复杂跨表场景的准确率甚至会跌破 30%。现实是，绝大多数企业的业务数据都分散在几十上百张表里，80% 以上的日常查询都涉及多表关联。JOIN 问题解决不了，智能问数就只是演示玩具。

现在聊 Text2SQL，大家总在聊 “准确率又提升了多少”“模型又升级了几代”，仿佛只要模型足够强、知识喂得足够多，幻觉终会被彻底消灭，落地就是水到渠成的事。但真实的落地现状恰恰相反：Demo 里百发百中，上线后错漏百出；实验室准确率 95%，真实业务场景直接打对折。根源其实很简单：很多方案从设计之初，就不肯直面 “AI 幻觉不可根除” 这个基本事实，总想着靠技术手段 “消弭” 幻觉，而不是在架构层面 “容纳” 幻觉。。所有的方案设计，都要在这个前提下展开。

卷到 90% 也没用，因为你不知道这一次是不是落到那剩下 10% 了。

自然语言交互（LLM）+ 确定性规则引擎”的混合架构，为行业提供了极具价值的破局范式，它将高频开发任务自然语言化，

AI 远没那么聪明，能把传统 BI 的一问一答做稳做准就不错了智能问数、ChatBI 的概念这两年越炒越热。很多企业选型时的预期被拉得很高：像聊天一样做分析、多轮对话深挖数据、AI 自动出结论……仿佛怼上数据库就能跑，业务人员随便问，系统全自动出结果。但真正落地过的人都清楚，理想和现实的落差很大。问题出在期望上。

ChatBI 的两环，现状都不是很乐观智能问数这一环，大家扎堆用 LLM 做 Text2SQL，看似繁荣，但却被幻觉困扰的极其难落地，智能报表这一环，大多数厂商第一环都没走稳，也没精力去顾及润乾报表提供了一种不同的思路：用规则引擎做骨架、用 LLM 做翻译这条路能不能成为行业的主流方向，还有待时间检验，但至少，它目前是可落地可信赖，可实实在在提升效率的——

很多企业选型 Text2SQL，只算软件采购费和大模型 API 调用费，觉得 “一次查询几分钱” 很便宜。但真正落地才发现，成本大头从来不在 “买”，而在 “养”, 要让系统在真实业务里持续能用，背后的投入远超想象。成本高低，本质是技术路线决定的。凡是靠纯 AI 手段扛准确率的，成本注定低不了。

然而，从“AI 能写 ECharts 代码”到“AI 能服务于企业报表开发”，中间还隔着关键的一环：AI 生成的代码如何与具体报表厂商的工具进行适配？不同的报表产品对第三方图表的数据传递机制、参数引用格式、事件交互方式各不相同，直接将 AI 生成的脚本复制进来，往往无法正常工作，还需要大量人工调整，遗憾的是，并不是所有报表厂商都意识到了这个问题，也并非所有厂商都为此提供了顺畅的解决方案。

能，方案就可落地。不能，榜单准确率再高、功能列表再长、演示再丝滑，都没用。道理很简单，但 99% 的人搞反了。

被 LLM 规范后的汉语命令，也是汉语，是可以被用户读懂的，比如用户说“上周发往华北的订单”，LLM 将其规范化为“发货日期在 2026-06-15 至 2026-06-21 且收货地区等于华北的订单”，如果转换有错误，用户当场就可以发现并拒绝这样就可以。

AI 无疑是高效且强大的，但它绝非万能，在报表开发这一高度专业且容错率极低的领域，AI 的价值在于辅助而非完全替代，令人欣慰的是，业界并没有因为技术的瓶颈而停滞不前，许多报表领域的厂商正在积极探索，努力将 AI 能力与业务场景深度融合。

进入互联网时代后，尤其移动互联网，中国的软件有了长足的进步，很多软件已经站在了世界的前列，比如很多，微信，淘宝，尤其是抖音的 Tiktok，更是成为了世界级的应用但是，情况却仍然不太乐观，特别是基础软件，比如这些，虽然进步也很大，有些甚至有追上的迹象，但综合表现上仍然有较大的差距不过有一个企业级基础软件领域，国产软件早在十多年前就远超国外了，那就是报表工具可能知名度不如系统，数据库这些大，但应用范围却一点都不小，基本所有的数据信息系统中都有报表的存在，就基本都需要用到报表工具。

Excel 分不同的版本，2003 是 XLS 格式，2007 以后是 XLSX 格式，客户有时需要新版本的，有时要老版本的，都需要支持才可以。Excel，Word，PDF 是最常见的格式，但如果只支持这三种并不够，还需要更多的格式，XML，Text，Html，ODF，或者图片格式。而要做到这样全面周祥，没有多年的经验积累是做不到的，像润乾报表这样多年的老牌工具，见的多，用的多，这些功能点全部都实现了。有的要后台导出，就是不浏览报表，直接点击按钮就导出，或者定时导出。如果支持的不全，那就很难适应需求。

现在主流的报表工具，都是类 EXCEL 的操作界面和设计方式，因为 EXCEL 有着庞大的用户基数，使用方式和 EXCEL 一样，就可以让很多人非常轻松的用起来，不需要投入很多的时间去学习，而且这样的操作方式，不仅上手快，它本身的开发效率也很高。润乾报表是专业的企业级报表工具，有 20 多年的的历史了，一直是报表技术的领头羊，开发效率高，功能全面，性能好，是经过了无数项目实战验证过的可靠产品。很多软件都有开源的，从系统到 AI，从数据库到各类工具都有，而且开源的东西大都比较流行，使用者众多。

这种多种关联的情况在企业数据系统中一点也不罕见，而且常常还会关联多层，这会导致途经的每一层表都有多种关联，还会形成圈状。如果是单表，那直接拖拽需要的字段就可以了，但遇到多表时，就要指定关联关系，这就超出许多业务人员的理解能力了。技术人员也没办法一次性把宽表做完善，就只能一次次改，所以，用宽表来做 BI 分析，就等于绑架了技术人员！这时候，BI 就晕掉了，不知道该用哪个关联，更不知道还要把员工表起个别名关联两次才能解决问题了。现在，大家应该都明白了，宽表要把关联信息都抄过来，表变得很宽，所以叫宽表。

应用系统中常常都有报表要开发，而且数量还不少，项目都上线了，还得一直投入人工去改旧报表，做新报表，没完没了地投入成本。其次，这些 BI 产品大都要独立部署，很难集成进应用中，要和应用系统平行使用，用户要多运维一套系统，比较麻烦。BI 软件大部分是商用的，价格不低，动辄十几万几十万，这钱花下去，成本不仅没有降低，反而更高了。确实，现在 BI 中的自助报表功能，对付常规分组交叉报表都没问题，操作简单，样式也算美观。选用润乾 BI，让用户自己去做报表了，软件厂商轻松，用户自由灵活，真正两全其美。

润乾开源 BI 的出现，不仅弥补了国内开源 BI 的空白，更好改造，更适合国人使用，也更安全，功能也完胜国外开源 BI，甚至超越商用 BI，有需要的同学可以去试试了，免费开源的产品，也有完善的服务体系以及全面的教程培训哦。基本每个页面都得改，但语言不同，修改的难度就会倍增，而且文档也是英文的，又不全面，也会增加修改的难度，每个用户的需求也都不同，就得每个用户都改一次，人工成本就会多出很多。几十万的商用 BI 有的功能，润乾 BI 全都有，列表、分组、交叉，还有各种旋转、切片、下钻、上卷等都支持。

建好的报表中台，乍一看确实挺 "微服务" 的——各个报表模块独立部署，都有自己的 API 接口，访问起来互不干扰。表面功夫做得相当到位，该有的 "微服务特征" 一个不少。然而，每当业务部门提出要新增一张报表，或者修改现有报表的计算逻辑时，整个团队又要开始熟悉的 "标准化流程"：需求排期、数据库改动、接口开发、联调测试……一套标准动作下来，三天五天打底，十天半月也不奇怪。说好的 "灵活响应" 呢？承诺的 "快速交付" 呢？问题的根源很明确：你确实在用微服务架构，但只做了一半。

很多行业都会有展现明细数据类的大清单报表需求，比如电信行业月底要看本月的全部充值记录，银行业要看当月交易记录清单，数据量有时会达到百万甚至千万级别这么大的数据，如果等全部取出算完再呈现，需要很长时间，用户体验恶劣，另外，报表大都是内存计算，而服务器的内存是有限的，一次装不下这么多数据，不然就会溢出所以，我们一般都会使用的方式，尽量快速地呈现出第一页，然后再翻页显示后面的，每次只显示一页，也不会造成内存溢出但这个方案虽然原理简单，做起来却不一定能做的好，做的对。

还记得被多表 JOIN 支配的恐惧吗？当你在 SQL 中写下第 5 个 LEFT JOIN 时，是否曾怀疑过人生："我只是想分析一下销售数据，为什么要记住这么多表结构？" 今天，我们要聊的 DQL（Dimensional Query Language）正在悄然改变这场游戏规则。

江湖之中，凡我辈数据库修习者，谁不曾拆解过数百存储过程，优化过万行 SQL 脚本？然则，当你面对接连五个 JOIN，而业务方仍在追问“可否再添一维”时，可曾感到一股内力滞涩，呼吸为之一窒？

在当前经济寒冬与行业竞争加剧的背景下，企业愈发需要通过精细化管理成本与提升效率来维持竞争力，而报表环节存在的能力短板，往往迫使企业不得不持续投入人力来填补缺口，导致报表从本应赋能业务的“价值输出器”异化为吞噬利润的“成本黑洞”润乾报表则提供了全面的能力支撑，显著减少了因工具能力不足导致的无谓人力消耗，帮助客户走出“人工填坑”的循环，同时，其透明的采购模式彻底避免了按“装机量”计费带来的成本不确定性，从采购与开发两端协同降低总体投入。

如今，“用大白话分析数据”成了 BI 领域的热门趋势。但市面上许多“chatBI”方案，能力往往止步于 Text2SQL——也就是听懂一句话、查出一张表。比如你说“展示华东区上季度销售”，它能返回数据，这当然有用，可真正的分析才刚刚开始：怎么算增长、怎么排名次、怎么看趋势……这些关键步骤，依然需要回到传统界面去拖拽设置。为什么会这样？因为，对大多数基于 LLM 的 ChatBI 方案而言，，还顾不上琢磨后半截。

在 Text2SQL 领域，JOIN 一直是个“终极考场”。不少方案宣称在公开测试集上能达到 90% 以上的惊人准确率，但背后往往存在一个关键“水分”：许多测试是在预先做好的上进行的，规避了真实的、动态的多表关联挑战。一旦面对企业真实的、网状交织的数据环境，需要系统动态识别关联路径并生成正确的 JOIN 时，准确率便会经历“高台跳水”。在 Spider 这类标准多表数据集上，先进大语言模型（LLM）方案的通常在 60%-82% 之间，而且需要投入极高成本。其中错误多集中在 JOIN 遗漏、关联错误等环节。

在软件开发领域，程序员的职责不仅限于代码编程任务，报表开发同样是一项关键且耗时的工作。对于代码开发，程序员现在借助 Copilot 等 AI 工具已能大幅提升效率，然而，报表开发与代码编程存在显著差异——它融合了数据提取逻辑、布局格式以及多维度展示规则，经常要使用专门的工具来开发，通用大语言模型（LLM）由于缺乏针对报表结构与布局的专业训练，难以高效应对此类任务，报表开发领域的 AI 支持仍有明显的空白现在好了，润乾报表 Copilot 提供了创新解决方案，填补了这一空白，与基于 LLM 架构的工具不同，它

聊到 ChatBI，很多人的第一反应往往是“百亿参数大语言模型（LLM）”、“动辄上百万的智能项目”。行业的热烈讨论，制造了一种错觉：这项能力是财力雄厚、技术栈成熟的大型企业的专属品。

夜里十一点，办公区只剩下报表团队的灯还亮着，屏幕上排满了各种复杂表格与冗长 SQL 语句，报表工程师们仍紧锁眉头，埋头制作着一个个报表而仅一墙之隔的开发团队区域，早已人去灯熄，曾经常年加班、被称为“公司守夜人”的他们，自从用上 AI 编程助手后，不仅效率翻倍，下班时间也变得越来越早只有报表团队的键盘声，在寂静的夜里显得格外清晰“如果报表开发也有 AI 助手就好了，”这个念头不止一次出现在报表工程师们的脑海中。