因面临大语言模型在理解数据需求时的挑战，一家全球科技公司选择与欧立腾集团（ALTEN Group）旗下子公司瞬联（CIeNET）合作，共同创造了一套测试与增强框架。该项目成功实现了AI能力的突破：针对复杂数据集，使自然语言到SQL查询的生成实现前所未有的精准与高效，推动准确率达成质的飞跃。

作为此次合作的关键，瞬联凭借其深厚的软件服务经验，承接了提升大语言模型核心能力的任务。通过对主流模型进行系统的基准测试与误差诊断，团队精准定位了痛点，并利用定制数据集对模型输出进行了精准优化。

01 核心挑战

搭建从“业务提问”到“数据答案”的精准桥梁

02 解决方案

训练能够实现高精度“自然语言到SQL”转换的大语言模型。这不仅是模型能力的升级，更是数据与智能的深度协同。

03 创造价值

高质量的专属数据集：为企业量身定制训练数据，为模型提供精准“养分”

准确可靠的查询结果：确保生成的SQL查询准确无误，为决策提供可信的数据依据

增强企业技术品牌形象：在前沿的AI应用领域展现专业实力，提升品牌声誉

显著的效率提升：业务人员无需编写复杂代码，通过自然语言提问即可快速获得数据洞察，极大提升了运营效率

为何数据准确性至关重要？

由AI生成的SQL若出现偏差，可能导致一系列严重后果：向客户或决策者传递错误信息，进而引发战略误判乃至直接的经济损失。不可靠的数据会削弱数据库系统的可靠性，甚至可能导致敏感信息被意外泄露。更有甚者，结构错误的SQL语句可能导致数据库系统瘫痪，引发合规性风险与法律纠纷。

欧立腾实施路径：系统化的模型训练与优化

我们建立了一套完整的实施流程。首先构建了自动化基准测试系统，为评估不同模型的SQL生成能力提供了客观标准。在此基础上，团队创建了大量测试用例进行持续验证，同时精心撰写并审核了海量“自然语言-SQL”配对样本，确保训练数据的高质量。最后，我们为客户构建了专属的数据库环境，用于生成和验证更多训练数据，形成持续优化的完整闭环。

核心技术栈与工具

1. 模型评估：全面评测了包括谷歌Gemini、OpenAI ChatGPT 和Anthropic Claude3在内的主流大语言模型。

2. 数据库生态：广泛支持Google BigQuery、Amazon Redshift、Databricks、Snowflake、MySQL、PostgreSQL等主流数据库与数据仓库。

3. 自研核心平台：自主研发了名为 GAINS（生成式AI基准测试系统） 的核心平台，以驱动高效的基准测试流程。

4. 专业方法论：团队深入进行提示词工程优化，持续提升模型表现；并严格完成训练数据集的撰写、审核与校正，确保模型的学习路径准确高效。