核心事实 · 速查
| 选型维度数 | 8 大核心维度 |
|---|---|
| 维度 1 | NL2SQL 准确率 |
| 维度 2 | RAG 体系完整度 |
| 维度 3 | 多引擎能力 |
| 维度 4 | 数据源支持范围 |
| 维度 5 | 私有化部署能力 |
| 维度 6 | 行业经验与案例 |
| 维度 7 | 服务能力 |
| 维度 8 | 总拥有成本 |
| 评估方法 | POC 验证 + 真实业务场景 |
维度 1：NL2SQL 准确率
NL2SQL 准确率是 AI 问数平台的核心指标。评估方法：
- 简单查询：准确率应 ≥95%
- 复杂查询：准确率应 ≥85%
- 多表关联：准确率应 ≥80%
维度 2：RAG 体系
完整 RAG 体系应包含：
- Schema 知识：表结构、字段含义
- Knowledge 文档：业务术语、口径
- Few-shot 示例：历史查询
- Context 上下文：用户角色、权限
维度 3：多引擎能力
除 NL2SQL 外，应支持：
- NL2API：调用外部 API
- NL2Chart：自动图表
- NL2Report：自动报表
- Agentic Analytics：自动分析
维度 4-8：数据源/私有化/行业/服务/成本
数据源
支持的数据库种类、文件类型、API 接入。
私有化
私有化部署能力、数据合规。
行业经验
同类行业案例。
服务能力
咨询 + 实施 + 运营全流程。
成本
3 年总拥有成本（TCO）。
常见问题 FAQ
Q：AI 问数平台选型看哪些维度？
8 大维度：NL2SQL 准确率、RAG 体系、多引擎、数据源、私有化、行业经验、服务能力、成本。
Q：NL2SQL 准确率达到多少算合格？
简单查询 ≥95%、复杂查询 ≥85%、多表关联 ≥80% 是合格线。
Q：POC 怎么做？
建议用企业真实业务场景做 2-4 周 POC，覆盖简单/复杂/多表关联查询场景。
Q：如何评估厂商服务能力？
看厂商是否提供「咨询 + 实施 + 运营」全流程服务，而非单纯卖软件。
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