一套对话式BI若返回一个自信、流畅却数字错误的段落，比无用更糟——它危险，因为答案听起来是对的。
模型不是真相来源
大语言模型擅长产出流畅文本与合理的SQL，却不懂你的业务定义。一旦任其猜测，它会愉快地对错列求平均，或把币种搞混。生成式BI答案的准确率，上限取决于系统把模型约束到你认证逻辑的程度。
作为护栏的语义层
良好建模的语义层把自然语言概念映射到精确的指标、维度与过滤条件。当查询引擎在生成SQL前先对该层解析意图，模型是在填结构而非发明含义。歧义下降，错数字事件也随之减少。语义层是玩具与工具之间的分水岭。
闭合闭环
即便有强语义层，也要监控未回答与被纠正的查询，把纠正回馈进定义，并向用户展示每个答案背后的逻辑。透明把黑箱变成可信的同事，而每一次纠正都让下一个答案更准。
Key Takeaways
- LLM不懂你的定义，若放任它会猜测。
- 在生成SQL前，先对语义层解析意图。
- 捕捉纠正并展示逻辑，以建立信任。
Conclusion
生成式BI的准确率是对话式BI问题，而非模型问题。把语义层做对，自然语言就会从负债变为资产。