在数据时代，每一张表格都可能隐藏着巨大的商业价值。然而，如何快速、准确地从海量表格中获取洞察，一直是困扰许多企业的难题。察言观数 AskTable 给了回答，并非简单地将大型语言模型（LLM）直接连接到数据库，相反构建了一套严谨、可靠且高效的智能体（Agent）系统。其核心思想是：让 AI 发挥其所长，并将其置于一个可控、可验证的“笼子”里。
# 避免幻觉：生成代码，而非内容
LLM 本质上是语言模型，直接让它生成数据分析的结论，很容易产生“一本正经的胡说八道”（即幻觉）。
AskTable 的解法是：不让 LLM 直接触碰、计算或生成最终数据，而是引导它生成可执行的代码（如 SQL 或 Python）。
这个过程就像这样：用户提问 -> LLM 理解并生成查询或计算代码 -> 代码在安全的沙箱环境中执行 -> 执行结果被渲染成图表和文字 -> 呈现给用户
这样做的好处是显而易见的：
- 可验证性：所有结论都有代码可追溯，保证了结果的真实与准确。
- 稳定性：充分利用了数据库（如 MySQL, PostgreSQL，ClickHouse）数十年来积累的稳定与高性能计算能力。
- 安全性：将 AI 的创造力与工程的严谨性结合，有效避免了幻觉。
“清晰、准确、完整的上下文，是避免幻觉的最佳手段”，通过这种模式为 LLM 提供了最有效的上下文——结构化的代码与数据。
# 双模引擎：应对不同分析场景
为了满足不同用户的需求，AskTable 设计了两种协同工作的模式：
- Instant Q&A (即问即答)模式 面向业务人员的日常高频查询。AskTable 通过 “固定但敏捷的 Workflow”，将常见的分析流程模板化。这使得系统能够以极低的成本和极快的速度（从分钟级到秒级）响应用户的临时取数需求，就像一个永不疲倦的数据助理。
- Explora Mode (探索式分析)模式 面向数据分析师的深度探索场景。AskTable 启用 “灵活但可控的 Agent”，进行复杂的业务分析。这背后是一套精密的智能体协作体系。
# Agentic RAG + CodeAct：智能体的大脑与双手
AskTable 并非单个的“大而全”模型，而是一个分工明确的协作团队。
- 推理的“双手” - CodeAct：相比于业界流行的 ReAct（思考-行动-观察），CodeAct 更适合数据分析的精确场景。它以可执行代码作为智能体的主要“行动”，确保每一步操作都精确、可验证。
- 协作的“大脑” - Agentic RAG 团队：
- 路由智能体 (Routing Agent)：像一个智能分发员，判断用户的问题应该交给哪个工具或数据库处理。
- 查询规划智能体 (Query Planning Agent)：担任项目经理，将复杂的分析任务拆解成一步步可执行的子任务。
- 综合/后处理智能体 (Synthesis Agent)：作为最终的报告撰写人，整合所有步骤的结果，润色成清晰、连贯的结论（图表报告）。
# 三层记忆系统：让智能体“过目不忘”且持续进化
没有人喜欢重复自己的话，如何让 AI 能够拥有“记忆”？
AskTable 配备了三层记忆系统：
- 第一层：上下文内记忆 (RAM)：用于在单次对话中保持短期记忆，理解上下文。
- 第二层：长期语义记忆 (Hard Drive)：没有人喜欢重复自己。因此，这一层记忆致力于让 AI “懂你”。它不仅存储跨对话的关键业务知识，更会自动从用户的对话和使用痕迹中，提炼并“记住”每个人的个性化偏好。您只需说一次，AskTable 就会记住。
- 第三层：智能体化、演进式记忆 (Learning Brain)：这是 AskTable 正在探索的方向，让记忆系统本身具备学习和进化的能力，从而实现真正的“千人千面”。
记忆是未来 AI 的核心能力之一，是一件难而正确的事。
# 双重评估体系：确保模型适用与方案可行
为了对客户负责，AskTable 建立了严苛的双重测试评估体系：
- 模型选型评估：大部分客户希望模型私有化，到底哪些模型适合 AskTable，可以从时延、成本（算力、显存占用）和效果（推理准确率）三个维度进行筛选。同时，AskTable 提供“Basic”与“Standard”两种方案。即使是硬件预算有限的客户，也能享受到 AI 带来的便利。
- 方案可行性评估：AskTable 会端到端地测试用户场景中的实际问题，诚实、清晰地展示 AskTable 的能力边界。
# 结语
从底层的数据库、向量存储、关键词搜索，到上层的智能体架构和双模引擎，AskTable 的每一步都在构建一个可靠、强大且易于使用的表格智能体。
