智能SQL在银行系统中的应用场景与技术痛点？
在银行系统中，业务部门获取数据的方式困难，门槛较高。能否有一项利用大模型实现类似于chatgpt问答的方法（使用自然语言提问，chatgpt返回正常可执行的SQL）从而降低业务部门对技术的关注度，增加对数据的关注度和分析。要实现这种功能，在模型选型，语料规模，提示词选择方面，有没有存在技术痛点；有没有类似的应用场景的实现？
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在当前的银行系统中，业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析，利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问，然后由模型返回可执行的SQL查询，从而更直观、高效地获取所需数据。
实现这种功能的技术痛点主要集中在以下几个方面：
- 模型选型：选择一个既强大又适合金融场景的大模型是关键。模型需要具备强大的自然语言处理能力，同时对金融领域的知识有一定的了解和理解。
- 语料规模：为了训练一个高效准确的模型，需要有一个足够大的、涵盖各种金融场景的语料库。这样的语料库可能难以收集和整理。
- 提示词选择：选择合适的提示词可以帮助模型更好地理解用户的问题并生成准确的SQL查询。这需要对金融领域的专业术语和常见查询有深入的了解。
尽管存在上述技术挑战，但类似的应用场景已经在其他领域得到实现。例如，埋点管理平台的上线改变了数据获取的方式，业务人员可以通过搜索目标数据所发生的页面，确认位置便可以快速获取对应入口或资源位的流量数据。这表明，通过技术创新，可以有效地降低业务部门的数据获取门槛。
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ChatGPT 回答
在银行系统中，业务部门获取数据的方式困难，门槛较高，这是因为银行系统中的数据通常是分散在不同的系统和数据库中，且数据格式和结构也不尽相同，因此需要专业的技术人员进行整合和处理。而利用大模型实现类似于ChatGPT问答的方法，可以通过自然语言提问，ChatGPT返回正常可执行的SQL，从而降低业务部门对技术的关注度，增加对数据的关注度和分析。
在实现这种功能时，需要考虑以下技术痛点：
- 模型选型：需要选择适合银行系统数据特点的大模型，例如BERT、GPT等，同时需要考虑模型的训练时间和效果。
- 语料规模：需要收集足够的语料库，包括银行系统中的常用词汇、数据表名、字段名等，以及常见的自然语言问答场景，例如查询、统计、分析等。
- 提示词选择：需要选择合适的提示词，以便ChatGPT能够准确地理解用户的意图，并返回正确的SQL语句。
类似的应用场景已经有一些实现，例如智能客服、智能助手等，这些应用都是基于大模型和自然语言处理技术实现的。在银行系统中，也可以利用这些技术，实现更加智能化的数据查询和分析，提高业务部门的工作效率和数据分析能力。
