当前困境

你的数据里就有答案。找到答案不应该花一周时间。

所有通用人工智能工具在干净的演示数据库上都能表现出色，但在包含数千张表和复杂业务规则的真实企业级架构上却往往束手无策。真正的解决方案需要了解应用程序内部编码的业务对象、关系和查询模式，而通用工具根本无法学习这些信息。

被困在人们体内的知识

成千上万张表。晦涩难懂的命名。只有专家才能理解的关系。没有这些背景信息，任何工具都无法给出正确的答案。
分析师是瓶颈

所有数据问题都由少数几个人处理，积压问题越来越多，业务却只能等待。这不是人的问题，而是系统的问题。
通用人工智能会出错

读取原始模式并进行猜测的工具在简单的数据库上或许有效。但在 Oracle、SAP 或 PeopleSoft 等大型数据库中，它们给出的结果看似正确，实则不然。这是最危险的错误类型。

运作模式

一个界面，三种回答方式，全部可靠。

Data Ask 的核心是应用知识图谱——由……自动构建 数据感知 它源自您实际的企业架构。它编码了您的数据含义、数据之间的关系以及哪些业务术语映射到哪些表。这正是答案正确性的关键所在。

您提出的每个问题都通过同一个界面处理。对话路由器会自动对问题进行分类，并将其路由到正确的引擎——无需任何配置，也无需切换工具。

没有数据询问： 您提交表单等待天

使用数据询问： 您请用简单易懂的语言提问会话路由器对会话进行分类和路由有理有据的答案

三种访问方式

结构化。非结构化。混合型。

一个受控接口会自动将您的问题路由到正确的引擎。

结构化引擎：用简单的英语询问您的数据库

您的查询将转化为 SQL 语句——基于应用知识图谱，而非根据模式猜测。它会在您受管数据库中执行，并返回一个包含简明摘要的数据表。无需 DBA 参与。

返回结果：SQL 查询语句 · 数据表 · 简明语言摘要

非结构化搜索引擎：搜索您的文档并获取引用的答案

关于合同、政策、手册或合规流程的问题，都可以在企业内容中找到答案。每个答案都附有引用来源，您可以直接查看每个来源。

返回结果：引用答案 · 源文档链接

混合引擎：一个问题，跨越数据和文档。

同时询问跨数据库和文档集的问题。数据询问功能会将两者的答案整合起来，并以单一、有依据且引用的响应形式返回——从而省去了以往耗时数小时的跨工具数据核对工作。

返回结果：综合答案 · 数据表 · 引用文献

为什么答案是正确的

通用工具只能猜测，而数据查询工具才能给出确切答案。

大多数自然语言处理工具会发送语言学习模型 (LLM) 来读取数据库模式并推断其含义。对于简单且命名规范的模式，它们能够胜任。但对于 Oracle EBS、SAP 或 PeopleSoft 等系统，它们却会给出错误且看似合理的答案。

应用知识图谱改变了这一切。它是自动构建的。数据感知直接从您的模式中提取数据——编码结构、关系、业务术语和经过测试的查询模式。模型不会猜测，它知道您的数据意味着什么。

预装好的AKG麦克风现在就可以买到。 Oracle电子商务套件和 SAP（ECC 和 S/4HANA）任何其他应用的自定义 AKG 都通过数据感知构建器构建。无需数据迁移。数据保留在原处。

通用 NL2SQL

读取原始模式，推断含义。但在复杂的企业级应用中会失败——而且错误的答案看起来似乎合情合理。

数据询问 + AKG

AKG 编码了应用程序的含义。该模型基于数据实际代表的内容，而不是列名所暗示的内容。

跨应用程序查询

一个问题涵盖多个企业系统。整合、归纳，并以一个答案作答。

使用案例

每个团队。每个领域。

同一个界面服务于财务、运营、人力资源、合规等部门。

财务与运营

应收账款账龄、应付账款风险敞口、期末结算诊断、供应商支出——无需提交 DBA 工单或等待两天即可按需解答。
供应链与库存

库存周转率、缺货风险、供应商绩效、采购到付款分析——在一个响应中整合结构化数据和采购文档。
合规与审计

针对合同和流程，提供基于政策的解答。结构化问题和文件相关问题一并解答——每一项主张都注明出处。

治理

所有答案均受规则约束，无一例外。

访问控制、个人身份信息过滤和审计日志记录适用于每一次查询——无论查询的是数据库、文档还是两者兼有。治理并非附加层，而是内置于系统中。

数据层已进行权限检查

未经授权，任何查询都无法执行。访问控制对所有结构化和非结构化数据源均统一应用，且在生成答案之前执行。
完整的审计跟踪

所有查询都会被记录，所有答案都可追溯。无论问题是结构化的、文档化的，还是两者兼具，审计方式都相同。
内置PII过滤

个人身份信息过滤、保留标签和数据控制在查询时生效，而非事后实施。敏感数据在答案离开系统之前就已受到保护。

为什么需要数据？

它有四大独特之处。