一套對話式BI若返回一個自信、流暢卻數字錯誤的段落，比無用更糟——它危險，因爲答案聽起來是對的。
模型不是真相來源
大語言模型擅長產出流暢文本與合理的SQL，卻不懂你的業務定義。一旦任其猜測，它會愉快地對錯列求平均，或把幣種搞混。生成式BI答案的準確率，上限取決於系統把模型約束到你認證邏輯的程度。
作爲護欄的語義層
良好建模的語義層把自然語言概念映射到精確的指標、維度與過濾條件。當查詢引擎在生成SQL前先對該層解析意圖，模型是在填結構而非發明含義。歧義下降，錯數字事件也隨之減少。語義層是玩具與工具之間的分水嶺。
閉合閉環
即便有強語義層，也要監控未回答與被糾正的查詢，把糾正回饋進定義，並向用戶展示每個答案背後的邏輯。透明把黑箱變成可信的同事，而每一次糾正都讓下一個答案更準。
Key Takeaways
- LLM不懂你的定義，若放任它會猜測。
- 在生成SQL前，先對語義層解析意圖。
- 捕捉糾正並展示邏輯，以建立信任。
Conclusion
生成式BI的準確率是對話式BI問題，而非模型問題。把語義層做對，自然語言就會從負債變爲資產。