Text to SQL 是一种将自然语言转换为 SQL 查询语句的 AI 技术，它利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法理解用户的问题，并生成相应的 SQL 代码。这项技术的核心优势在于，它搭建了技术人员和非技术人员之间的桥梁，让人人都能进行数据分析。快速生成临时分析报表非技术人员进行自助数据探索跨部门数据协作，减少沟通成本Text to SQL 技术并非要替代数据分析师，而是通过消除技术障碍，

关系型数据库是基于关系模型的数据库管理系统，它将数据组织为相互关联的二维表格形式。这种数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据操作，并严格遵循ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性），确保数据处理的可靠性和一致性。结构化数据管理：通过表格形式规范化存储数据ACID事务保证：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性SQL标准支持：提供统一的查询语言，降低学习和使用门槛。

单纯的计算速度只是基础。更进一步，基础设施需要演进为一个自进化的知识中枢——将底层的统一建模和元数据，转化为 Agent 能够直接调用的经验 Memory 与 Skill，让每一次数据探索都能沉淀为企业的数字资产。这也意味着，未来的数据基础设施，必须将底层的计算引擎、中间的知识与记忆管理、上层的 Agent 交互，统一封装成一个闭环系统。长期以来，传统云数仓的商业模式建立在“先入库，再计算”的前提

用户问一个关于市场份额的问题，Agent 可能要先查账号权限，再查整体指标，再按竞品维度拆分，再按时间段对比，每一步都是一次独立的数据调用。只不过，未来的报表将不再完全由人工定制，而是会借助AI技术自动生成分析结果，然后固化成报表，人工参与的程度会逐渐降低。大模型在这里只能猜。AI 对话分析解决的是，当你突然冒出一个新的问题时，它能及时给出答案，不需要提前进行繁琐的设置。目前最常见的接入方式是这样

作为 AI 原生的 Lakehouse 引擎，StarRocks 正在 Agent 场景中展现出高效的适配价值，同一份数据，同时支撑 AI Agent、BI 报表、即席查询（Ad-hoc）、面向用户的业务分析等多种访问模式，极大规避了为不同场景重复建设数据副本的工程与运维成本。基于镜舟数据库及相关解决方案，企业可以在兼容现有湖仓生态的基础上，逐步获得统一存储、实时查询、向量检索和开放互联等能力，从

时至今日，许多企业已经完成了 Lakehouse 的架构升级，却在 AI 规模化落地阶段遭遇了新的瓶颈：数据维度和数据量足够多，但无法支撑 Agent 的高并发探索式查询、无法保障决策数据的准确性、也无法在多 Agent 协作时维持系统的稳定与可治理性。这四点加在一起，本质上描述的是一个问题：企业需要一层专门的数据基础设施，来为 AI Agent 提供持续的、高质量的上下文支撑。在这个链路里，向量

如果发现这一次 CBO 选错了执行计划导致跑得很慢，内置的 SQL 调优顾问（Tuning Advisor）会记录下这个教训，在下一次同样的查询结构跑进来时，自动纠正执行计划。在存算分离架构下，底层的业务数据是一份共享的，但上层的计算资源可以彻底分开。这种自我修复能力，确保了即便面对 AI 实时生成的毫无章法的 SQL，底层引擎也能吃一堑长一智，让后续的探索查询保持稳定和高性能。同样一个业务问题，

规模化的 Lakehouse 平台，考验的从来不只是架构师对分层模式的理解，而是在 AI 浪潮下对“数据基础设施该服务于谁”这一根本问题的判断。当 AI Agents 逐渐成为企业业务决策的重要参与者，数据平台的价值不再只是“存得住、查得快”，而是能否成为 Agent 可信赖、可追溯的决策底座。这是一道正在加速到来的命题，也是当下数据架构演进最值得认真思考的方向。

2026 年 5 月 26 日，HPE 在北京举行新品发布会，多家专业媒体、业内专家及行业客户共同见证了 HPE 新一代企业级文件和对象存储 HPE Alletra Storage MP X10000 系列的正式发布。作为 HPE 的生态合作伙伴，镜舟科技受邀出席此次活动，并公布了双方联合解决方案及核心验证成果。双方通过协议兼容与性能调优，在存算分离架构下实现了端到端的闭环，共同为企业构建面向 A

时至今日，许多企业已经完成了 Lakehouse 的架构升级，却在 AI 规模化落地阶段遭遇了新的瓶颈：数据维度和数据量足够多，但无法支撑 Agent 的高并发探索式查询、无法保障决策数据的准确性、也无法在多 Agent 协作时维持系统的稳定与可治理性。这四点加在一起，本质上描述的是一个问题：企业需要一层专门的数据基础设施，来为 AI Agent 提供持续的、高质量的上下文支撑。在这个链路里，向量