人们往往将司空见惯的事视为真理，无论是思维方式或行为方式，而 Agile Query 就是要打破所谓的真理。
官网： https://www.agiquery.com 联系：18901845760
技术底层通过 SQL Compiler 实现，想试用的朋友可以联系我。
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lozzowMar 4, 2024
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后面是用的离线模型还是在线的模型呢
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kneoMar 4, 2024 via Android
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您来搞笑的吗？把 table schema 输进去，加句 system prompt 让 AI 生成一个 SQL ，在后端执行，一百行代码？打破真理？
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@kneo 哈哈，您知道品类表与客户表之间的关系是多对多的关系，你直接 JOIN 进行 COUNT 的时候会出现什么样的情况呢？ AI 只是一个壳而已，低层的 SQL 编译器才是核心
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@Braisdom 你以为的难点都是小儿科。AI 只是一个壳？说明你根本没发挥出 AI 的能力。改变下你的思维方式吧，别再司空见惯，故步自封了。打破下你自己的真理。
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dcoderMar 4, 2024
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确实尴尬... 现在有 ChatGPT/LLM 了, 编写/优化 SQL 的这类知识更不值钱了, 写点 Prompt 就能生成.
你这个在 SQL 上再做个 DSL, 是要再去精调 LLM 来生成你的 DLS 吗? 多搞一层, 不如直接让 LLM 生成 SQL... |
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@dcoder 当然不是生成 DSL ，DSL 虽然比 SQL 简单一些，但还是过于复杂，生 LLM 生成太难了，
我通过 LLM 只是匹配到 Agile Query 定义的指标和维度而已经，这样可以确保自然语言理解的精度，也更加实用。 |
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wkongMar 4, 2024
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非常棒！
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jimrokMar 5, 2024
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作为实验性产品确实可以，作为商业产品还看不出来有什么价值
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s4dMar 6, 2024
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https://vanna.ai/ 和这个项目类似吗？
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ThomasChanMar 7, 2024
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直接生成 SQL 是覆盖不了终端用户的，LLM 生成的 SQL 能覆盖得了各种数据权限吗？程序思维和产品思维是不一样的
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@ThomasChan LLM 生成的 SQL 肯定是不是的，Agile Query 又不是通过 LLM 生成 SQL 的。
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