纯 LLM 做 NL2SQL 总不准？金融场景为什么必须做本体工程

摘要 在金融问数场景下，纯 LLM 方案受限于概率生成机制，难以保证查询口径的准确性。本文从一个生产环境的一线踩坑案例切入，拆解纯 LLM 方案在金融场景面临的四大工程挑战，并论证引入本体作为"语义导航系统"的必要性。 一、背景：数据分析工具的四阶段演进 要理解本体的价值，需先回顾数据分析工具的演进。这条路径本质上是从"人适应工具"到"工具适应人"的演进，共经历四个阶段。每一次跃迁都源于同一驱动力

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1. 2026-09-21 22:20
   InfoQ 中国 纯 LLM 做 NL2SQL 总不准？金融场景为什么必须做本体工程

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