析言

在 Text2SQL 领域，JOIN 一直是个“终极考场”。不少方案宣称在公开测试集上能达到 90% 以上的惊人准确率，但背后往往存在一个关键“水分”：许多测试是在预先做好的大宽表上进行的，规避了真实

在 AI 时代，编程 Copilot 已成为开发者标配，报表工具也迎来了自然语言交互的革命。作为长期深耕报表领域的技术引领者，润乾始终走在行业创新前沿，从非线性报表到数据准备层解决方案，每一步都推动着

在众多报表工具中，首选润乾报表作为系列开篇，原因在于其独特的行业地位——当年凭借“非线性报表模型” 率先攻克中国式复杂报表难题的老牌本土工具。对于许多在早期信息化建设中深受复杂表样折磨的开发团队而言，

引言：在 ToB 软件公司普遍毛利不足 20% 的今天，一个常被当作‘附属功能’的模块，正悄悄吃掉近 1/3 的项目利润——它就是报表 当前严峻的经济形势下，ToB 软件行业正面临尤为刺骨的“寒冬”，

NLQ 是一种不依赖大语言模型的自然语言查询（Text2SQL）方案，通过结构化词典与规则，在 BI 场景中实现高准确、可解释、低成本的 Text2SQL 转换，适用于企业级精准查询。

智能问数≠必须用大模型。 NLQ 走了一条更务实的路：通过“业务词典 + 规则引擎”，把企业常用的分析语言 精准翻译成 SQL，不依赖 GPU、无需 AI 专家、结果可解释可维护。

商业智能工具不应该只是让人“玩一下”的玩具，而是能真正决策判断。NLQ 能像 chatBI 一样“好玩易用”，但避免了其“不可靠”的缺陷，让 AI 式数据查询告别“玩具”阶段，进入真正的商业应用场景。

在本系列的前两篇文章（ Text2SQL 破局技术解析之一：规范文本与灵活性 和 Text2SQL 破局技术解析之二：MQL 实现与复杂性 ）中剖析了 Text2SQL 领域面临的 "灵活性、准确性与

NLQ创新采用“规范文本”作中间层，兼顾问题灵活性与查询准确性。通过人类可读的规范文本确认意图，结合规则引擎生成精确SQL，并支持复杂查询，以低成本实现企业级Text2SQL的可靠落地，突破三难困境