得益于大型語(yǔ)言模型 (LLM)，我們與數(shù)據(jù)交互的方式發(fā)生了根本性的變化。如果你問(wèn)你的 AI 助手：“顯示第二季度按地區(qū)劃分的銷售趨勢(shì)”，它幾秒鐘內(nèi)就能給出答案。這聽(tīng)起來(lái)很令人興奮，但你很快就會(huì)意識(shí)到，結(jié)果往往是錯(cuò)誤的。

團(tuán)隊(duì)無(wú)法獲得清晰可靠的洞察，而是只能得到過(guò)時(shí)的數(shù)字、不匹配的數(shù)據(jù)和有缺陷的邏輯。自然語(yǔ)言問(wèn)題與準(zhǔn)確的 SQL 查詢生成之間的差距已成為一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，導(dǎo)致公司損失了數(shù)百萬(wàn)美元的咨詢費(fèi)和數(shù)據(jù)工程師的寶貴時(shí)間。

大語(yǔ)言模型（LLM）的前景令人矚目，它能讓任何人都用簡(jiǎn)單的英語(yǔ)查詢復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)。現(xiàn)實(shí)情況如何？

如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)谋尘埃Ｐ徒?jīng)常會(huì)鏈接錯(cuò)誤的表格、誤解業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)以及從過(guò)時(shí)的來(lái)源提取信息。

對(duì)于數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，后果不堪設(shè)想：浪費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行糾正，失去利益相關(guān)者的信任，關(guān)鍵決策被推遲，而準(zhǔn)確的洞見(jiàn)卻被埋沒(méi)。這不僅令人沮喪，更威脅著人工智能輔助分析的前景。

數(shù)據(jù)庫(kù)模式問(wèn)題

大型語(yǔ)言模型擅長(zhǎng)理解人類語(yǔ)言，但在處理數(shù)據(jù)庫(kù)模式方面卻舉步維艱，這些僵化的表結(jié)構(gòu)缺乏人們自然掌握的關(guān)系。這種脫節(jié)導(dǎo)致了幾個(gè)持續(xù)存在的問(wèn)題：

不正確的連接：LLM經(jīng)常在不了解業(yè)務(wù)邏輯的情況下猜測(cè)表關(guān)系。

模式猜測(cè)：當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)時(shí)，他們會(huì)引用錯(cuò)誤的列或表。

冗余查詢：生成的 SQL 通常效率低下，含有不必要的 JOIN 和子查詢。

結(jié)果不一致：小的模式變化會(huì)破壞查詢，需要不斷維護(hù)。

這些并非理論上的擔(dān)憂，而是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在試圖利用人工智能的同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性時(shí)面臨的日常現(xiàn)實(shí)。

一個(gè)好辦法：輸入 SQL 知識(shí)圖譜。

SQL知識(shí)圖譜：缺失的橋梁

可以將 SQL 知識(shí)圖譜視為自然語(yǔ)言問(wèn)題和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的語(yǔ)義橋梁。它取代了原始的表和連接，而是以人類和LLM都能理解的結(jié)構(gòu)化方式組織實(shí)體、關(guān)系和業(yè)務(wù)邏輯。

這一層含義的作用方式是：

將數(shù)據(jù)映射到定義關(guān)系的語(yǔ)義模型（例如“客戶有很多交易”）。

允許使用標(biāo)準(zhǔn) SQL進(jìn)行查詢，無(wú)需專門的語(yǔ)言。

將自然語(yǔ)言有效地轉(zhuǎn)換為優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢。

為了清晰和準(zhǔn)確，用預(yù)定義的關(guān)系替換復(fù)雜的 JOIN 。

例如，在實(shí)踐中，一個(gè)包含多個(gè) JOIN 的 50 行 SQL 查詢通常會(huì)縮減到 10 行或更少，從而清晰地表達(dá)業(yè)務(wù)意圖。最棒的是？知識(shí)圖譜管理著復(fù)雜性，而不是 LLM 或用戶。

知識(shí)圖譜發(fā)揮最大作用的地方

SQL 知識(shí)圖譜的影響根據(jù)查詢的復(fù)雜性而變化：

簡(jiǎn)單查詢（例如“上個(gè)月的總銷售額”）
中等影響：確保表和列正確，但簡(jiǎn)單查詢很少出現(xiàn) JOIN 錯(cuò)誤。

中級(jí)查詢（例如“客戶按類別購(gòu)買”）
高影響：消除常見(jiàn)的 JOIN 錯(cuò)誤并確保正確聚合。

復(fù)雜查詢（例如“跨多個(gè)地區(qū)的高價(jià)值客戶”）
影響非常大：大大簡(jiǎn)化多表連接和嵌套查詢。

分析查詢（例如“重復(fù)購(gòu)買者的收入影響隨時(shí)間的變化”）
變革性：封裝業(yè)務(wù)規(guī)則和時(shí)間序列邏輯，使以前不可能的查詢變得簡(jiǎn)單。

跨數(shù)據(jù)庫(kù)查詢（例如“跨多個(gè)系統(tǒng)的客戶行為”）
改變游戲規(guī)則：利用集成數(shù)據(jù)聯(lián)合允許 LLM 將多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)作為一個(gè)統(tǒng)一源進(jìn)行查詢，這在以前是一個(gè)不可能實(shí)現(xiàn)的挑戰(zhàn)。

真正的案例：醫(yī)療保健企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

一家大型醫(yī)療保健提供商在臨床分析中遇到了一個(gè)長(zhǎng)期存在的障礙：數(shù)據(jù)孤島碎片化，橫跨 EHR 系統(tǒng)、計(jì)費(fèi)平臺(tái)、理賠存儲(chǔ)庫(kù)和研究數(shù)據(jù)庫(kù)。
臨床醫(yī)生需要評(píng)估不同治療方案的患者預(yù)后，但不一致的數(shù)據(jù)模型、缺失的關(guān)系以及模糊的術(shù)語(yǔ)嚴(yán)重阻礙了分析。

最初嘗試?yán)么笮驼Z(yǔ)言模型 (LLM) 進(jìn)行自然語(yǔ)言查詢時(shí)，暴露出諸多限制。雖然 LLM 可以在語(yǔ)法上生成 SQL，但它生成的查詢經(jīng)常會(huì)將賬單代碼與臨床事件混淆，將診斷與不相關(guān)的就診錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)，并且無(wú)法遵循時(shí)間敏感的關(guān)系（例如，治療先于結(jié)果）。
數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)不得不手動(dòng)重寫大多數(shù)生成的查詢，這不僅沒(méi)有縮短洞察時(shí)間，反而將時(shí)間從幾小時(shí)延長(zhǎng)到幾天甚至幾周。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，該組織實(shí)施了一個(gè)基于 SQL 的知識(shí)圖譜，并集成了數(shù)據(jù)聯(lián)合功能，以便在語(yǔ)義上統(tǒng)一不同的數(shù)據(jù)源。核心醫(yī)療保健實(shí)體（患者、就診、診斷、流程和治療）都使用一級(jí)關(guān)系進(jìn)行明確建模，從而確保跨系統(tǒng)上下文的一致性。
部署完成后：

治療效果分析的周轉(zhuǎn)時(shí)間縮短了約 60%，關(guān)鍵查詢只需幾天而不是幾周即可完成。

臨床醫(yī)生和臨床分析師能夠通過(guò) LLM 界面執(zhí)行復(fù)雜的自助查詢，而無(wú)需依賴持續(xù)的工程支持。

現(xiàn)在，以語(yǔ)義模型為基礎(chǔ)的LLM (LLM) 能夠持續(xù)生成正確且具有臨床意義的查詢，例如：
“列出接受新門診治療方案與標(biāo)準(zhǔn)治療方案的 2 型糖尿病患者的 30 天再入院率。”

正如首席信息官所解釋的那樣：

引入語(yǔ)義層帶來(lái)了根本性的變化。它為人工智能提供了它所缺乏的臨床背景信息，例如區(qū)分手術(shù)的計(jì)費(fèi)時(shí)間和實(shí)際執(zhí)行時(shí)間，而這一差距此前一直損害著數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信度。

通過(guò)提升的分析能力，醫(yī)療保健系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了此前隱藏的洞察：新治療方法可使并發(fā)癥發(fā)生率降低約30%。這一此前被碎片化報(bào)告所掩蓋的發(fā)現(xiàn)，直接為臨床護(hù)理路徑的更新提供了參考，從而改善了患者預(yù)后，并顯著降低了整體醫(yī)療保健成本。

展望未來(lái)：數(shù)據(jù)智能的演變

隨著這種方法的成熟，我們看到知識(shí)圖譜有潛力推動(dòng) LLM 走向預(yù)測(cè)能力，通過(guò)理解以前不相連的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的語(yǔ)義關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈中斷、患者再入院或市場(chǎng)變化。

想象一下，不僅要問(wèn)“我們上個(gè)季度的表現(xiàn)如何？”，還要問(wèn)“什么將推動(dòng)我們下個(gè)季度的表現(xiàn)？”，并從銷售、客戶反饋、市場(chǎng)狀況和運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的模式中獲得洞察，所有這些都通過(guò)語(yǔ)義層統(tǒng)一起來(lái)。

這代表著從數(shù)據(jù)管理到真正的數(shù)據(jù)智能的轉(zhuǎn)變，其中信息的背景和含義變得與信息本身一樣重要。

前進(jìn)的道路

SQL 知識(shí)圖譜為 LLM 生成的查詢難題提供了一個(gè)實(shí)用的解決方案，無(wú)需大量投資或顛覆性變更。通過(guò)提供人類和人工智能都能理解的語(yǔ)義層，它們彌合了我們所問(wèn)的內(nèi)容與我們需要知道的內(nèi)容之間的差距。

該方法已在各行各業(yè)和用例中被證明行之有效，將曾經(jīng)令人沮喪的AI局限性轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的強(qiáng)大能力。隨著各組織不斷探索LLM的潛力，語(yǔ)義層很可能成為任何成熟數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要組成部分。

數(shù)據(jù)交互的未來(lái)不僅在于更完善的模型，更在于更好地理解數(shù)據(jù)的意義。知識(shí)圖譜提供了這種關(guān)鍵的上下文，每次只提供一種關(guān)系。