常见问题

智能问数是优锘科技数据智能引擎产品的核心功能模块，让不熟悉SQL的业务人员通过自然语言输入，在授权数据范围内辅助完成数据查询、计算和分析。系统基于本体神经网络（ONN）架构，通过ABC范式把业务对象、对象关系、指标口径和计算过程连接起来，并结合权限控制、审计追踪与热数据卡片沉淀，提升数据使用效率和治理能力。

NL2SQL方案通常由模型直接生成SQL语句，复杂多表场景容易受到表结构理解、字段歧义和数据口径差异影响。智能问数采用不同的技术路线：首先通过本体神经网络建立统一的对象关系图，然后通过ABC范式将用户的自然语言问题拆解为"确定对象→构建属性字段→统计计算"三个步骤，配合质检智能体进行语义一致性验证，让结果更容易解释、复核和治理。

RAG（检索增强生成）方式基于文本内容的向量检索来回答问题，它提取的是已有的文本内容而非数据库计算结果。智能问数连接企业授权数据库执行查询和计算，基于接入数据库和同步策略返回当前可用数据。RAG适合知识检索和文档问答，智能问数适合数值统计、趋势分析和报表生成。

预制问答和固定报表依赖提前设计好的SQL、指标模板或报表页面，适合稳定重复的管理视图。智能问数面向临时性、探索性和跨对象的数据问题，能够围绕已接入的数据对象进行自然语言查询，并把高频问题沉淀为热数据卡片，持续积累业务口径。

不需要。智能问数的核心目标就是让不熟悉SQL的业务人员能够用自然语言完成数据查询。对于熟悉数据库字段的用户，可以提出包含具体条件的问数问题。对于不熟悉数据库字段的用户，系统会辅助理解方向性问题并构思查询方案。

通常分为三个阶段：
第一阶段（本体建模与数据接入）：梳理客户业务对象、关系、属性和指标口径，对接客户数据库并建立数据同步机制。
第二阶段（能力配置与验证）：按企业安全与技术要求配置模型调用、查询生成、计算执行、质检校验、权限控制和审计流程，并使用业务样例进行验证。
第三阶段（业务推广与持续优化）：上线用户界面，培训业务用户，激活热数据指标卡片机制持续积累业务知识。

部署资源会按数据规模、并发访问、查询复杂度、模型调用方式、数据安全和合规要求综合评估。系统支持根据试点、部门级应用和集团级推广等不同阶段进行扩展。

支持按企业现有模型策略、网络边界、数据库类型和安全要求进行适配。具体模型调用方式、部署形态和资源配置会在项目评估阶段确定。

两个产品共用同一个ONN对象关系底座。数据智能引擎负责智能问数、数据分析和运营，数字孪生可视化负责空间、设备和事件的可交互表达。同一个业务对象（如一台服务器）既可以在三维场景中被可视化管理，也可以通过自然语言被查询和分析。两者配合形成"看到即可问到"的使用路径。

支持SQL、半结构KV、图关系、时序、向量、文本等多种模态数据库的对接和持久化存储，实现面向对象的统一数据建模。

UINO已服务金融、能源、运营商、教育、医疗、企业、政府、交通、应急、公安、军工制造等11个行业，积累了2000+企业的真实场景案例。每个行业均提供针对性的数据智能和数字孪生解决方案。

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