借由SQL-Checker的错误标签分类体系，银行技术团队还可以轻松掌握大模型最常出现的错误类型。通过这些高度结构化的宏观归因数据，企业能够有针对性地优化内部的行业字典库和检索增强生成预设模板，让系统越用越“聪明”。

当你走进一个陌生的图书馆，需要找到特定的书籍时，你会怎么做？大多数人会先四处看看，了解这个图书馆的布局，找到相关的书架区域，然后才开始精确搜索。然而，在数据库查询的世界里，现有的AI系统就像是被蒙着眼睛的人，必须事先知道整个图书馆的详细地图才能工作。

编者按：本文来自微信公众号“InfoQ”（ID：infoqchina），作者覃璐，编辑Tina；36氪经授权发布。 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示，SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言。大部分项目都需要一些SQL 操作，甚至有一些只需要SQL。本文就带你来了解这些主流 ...