v版本的： 优势是——可以时无法解决的“惊喜”问题 印度号码查询 是这种惊喜还不容易发现和监控甚至不容易察觉。 有的时候如果你的数据产品数据准确性像中奖一样且无法解决对于需要可靠性的场景就直接被pss。但是从另一个角度来说有很多对数据准确性没有那么严格但是对取数效率比较重视的场景就是一个很好的产品。并且其实可以通过多次的查询以及经验去做简单的验证和判断。 毕竟对于这么炫酷好用的东西很多老板可以暂时容忍一些小缺点的是吧！ 以下是一些补充信息 本文中涉及到的一些专业名词解释： NLP：自然语言处理一般通过算法模型进行语句的分词、内容分析、情绪分析等。
增强分析：通过机器学习和的方式降低数据分析成本以及自动化的分析挖掘 NLQ：自然语言查询通过自然语言的方式转换为查询语言比如SQL等。 提示词（Prompt）：通过提示词帮助大模型理解用户的意图要做什么事情。 元数据（Mt）：描述数据的数据比如像表的元数据信息就是指的表名称、路径、字段描述之类的相关信息与表内存储的数据无关。 本文涉及到的一些核心专业知识点： 指标模型的构建——文中指的是两方面： ①一方面是指标抽象的构成方式「时间周期+修饰词（维度）+原子指标」； ②另一方面是指的基于这种构成方式数据表模型的构建。