摘要： 本文探讨了传统文本到SQL技术的局限性，强调了在回答真实用户问题时，需要采用更全面的方法。文章指出，除了文本到SQL，还需要多步骤计划、外部工具（如编程）和外部上下文。语义层（如Malloy）可以编码业务含义并显著降低SQL的复杂性。文章建议使用多智能体、研究导向的系统，通过上下文和领域知识分解问题，精确检索，编写代码，与环境交互并从中学习。此外，文章还讨论了检索作为推荐问题的重要性，以及如何优化精度、召回率和延迟。最后，文章强调了在AI数据分析师工作流程中使用推理模型和快速模型的混合设置，以及持续模型评估的重要性。
讨论： 该内容主要讨论了数据分析在实际应用中的挑战和经验分享。loganfrederick提到了在大多数公司，包括初创公司和大型非科技公司中，数据量已经很大，但用户往往不清楚如何处理这些数据。他还提到了Findly/Conversion Pattern在语义层方面的实现情况。pedromnasc分享了构建AI数据分析的一些经验教训，并强调了从演示到实际生产系统之间的差距很大，存在许多待解决的问题。attogram强调了上下文对于产品的重要性。
原文标题：Lessons from building an AI data analyst
原文链接：https://www.pedronasc.com/articles/lessons-building-ai-data-analyst
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