大模型实现NL2SQL的方式与应用场景探讨？
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...显示全部
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大模型在数据分析和商业分析领域的应用可分为三类：
1 、基础信息查询
（ 1 ）数据表和字段查询
（ 2 ）知识库查询
2 、在封闭业务逻辑下的分析
（ 1 ）关键指标拆解、异动归因
（ 2 ）数据的统计和趋势性分析
3 、开放性分析
（ 1 ）商业分析， 如：基于历史业务经验对新业务做价值判断
（ 2 ）运营建议，如：针对一个活动生成方案
对于第一类数据和知识库查询，现有多个厂商（如国内互联网大厂、AI创业公司）实现交互式BI产品，并有成功落地案例。对于第二类分析场景，微软等头部公司已在产品中（如：InsightPliot）实现部分功能。第三类场景仍在学术研究阶段。
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