一、前言
在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力。身处当下的时代，无论是否 IT 企业，都沉淀着与企业经营相关的各类数据，比如销售数据、订单数据、各类报表、知识库文档等。这些数据的存在，成为企业经营过程中必不可少的依赖和宝贵资产。
很多企业意识到数据资产对于企业经营发展的重要性之后，也逐步开始借助各类软件对数据进行开发、应用和消费，比如数据大屏就是很多公司使用的高频形式。
然而，这种企业数据的消费模式严重依赖背后的技术开发团队的人力投入。从提需求到开发，再到最终的交付使用，这一系列的漫长过程会严重拖慢整个经营决策的节奏。说到底，还是因为大多数使用数据的人员，在底层数据的使用上存在较大障碍。
以 MySQL 为例，传统数据查询方式往往依赖于复杂的 SQL 语句，这对于缺乏编程背景的业务人员而言，无疑是一道难以逾越的鸿沟。正是在这样的背景下，自然语言处理（NLP）与数据库技术的融合，催生了'自然语言转 SQL'（Natural Language to SQL，简称 NL2SQL）这一创新技术，旨在打破数据查询的壁垒，让数据真正为每个人所用。
在这样的大背景下，随着各类 AI 智能体平台的诞生和普及，基于 AI 智能体平台快速搭建特定场景下的应用能力，已经展现出很大的市场潜力，传统的软件交付周期往往长达数月甚至更久。
