智能问数智能体（Ask-DataAgent）是在传统NL2SQL基础上融合大模型与智能体技术的高阶形态，具备6大核心能力：1）对话与记忆模块实现多轮交互与上下文管理；2）任务规划模块拆解复杂问题并调度子智能体协同；3）知识图谱模块提供业务语义支持；4）自主纠错模块保障结果准确性；5）智能洞察模块实现数据归因分析；6）多模态输出模块自动生成可视化报告。这些模块与传统NL2SQL系统协同工作，形成具备

NL2SQL技术中的选表优化是关键突破点：SchemaLinking技术直接影响70%-87%的查询准确率。面对500多张表、3000字段的企业数据库，选表面临上下文限制、语义对齐和多表关联三大挑战。技术已从GNN、大模型微调演进到Agent自主探索，AutoLink框架实现97.4%严格召回率并减少87.7%Token消耗。企业落地需采用"精准检索+分层过滤+双向策略"，建议

因为技术都是为业务服务的，所有的功能开发出来都需要有他的用途；所以先说下需求是啥样子。这个sql查出来的结果需要经过java或者js或者字典或者三者随意组合，输出修改后的结果集。字典就不展示了。。。可以随意实现 这些就是基本的业务流程了，其实也不难。想要实现这个流程，动态加载js不是问题，很简单，自行百度，5分钟搞定。Java动态加载就没那么容易了。首先我想到的就是反射。大方向是对的，没问题，就用