数据开发者的AI转型：大模型应用实录

1️⃣需求解析辅助研发这个功能其实很有意思我们迭代了两期。第一期其实这个功能一开始设计的比较天马行空就是直接给一个需求进来然后直接给你开发好。但是研发了半个月叫停了发现模型根本理解不了整个需求我们尝试过使用claude准确率确实好一点但是对于上线直接用还是不行。所以最后我们退而求其次还是做辅助吧就是你一个需求来了先帮你设计个大概或者你自己描述清楚点一步步做引导式的进行开发就像现在的cursor不过这里做了rag检索就是用把2️⃣里面的表和描述都放进去了。你每描述一句就帮你把对应的表相应的sql写出来但是用不用还是你自己定不保证正确性只是纯辅助。发现这个功能数据同学用起来还挺爽因为你不会干掉他们但是能减轻他们的工作量。第二期跟数据一起做了很多的对焦后发现他们很多需求其实有些相似和重复甚至很多代码跟线上的某些片段式类似的。所以我们做了一个事情就是把他们线上的代码都解析一下这个解析真的花了很大的工作就这一句话我们花了一个同学两周的时间。最后保证了很高的准确率的。就是每个代码片段从局部到整体都让大模型做描述最后得到很多描述和代码pair。然后我们把这个也落库当他们在写需求的时候我们就纯检索然大模型参考写。这个真的是大大提高了代码的准确性。他们用起来贼爽。2️⃣表查询答疑这个功能应该是所有企业都做了的对于一个大的公司一个大部门常用表都得上万张老方法都是直接找到对应部门问tl然后层层传导找到具体的人看有没有相应的数据和表。而找到人大概率就是甩给你一个文档你先通读一遍。稍微先进点的都有对应的搜索系统但是纯模糊匹配再自己挨个看再找对应人答疑看文档。所以大模型第一个提效的就是这个活把所有表落库且有对应的说明对应的字段都有解释。我们给该场景做了很多智能化能力首先是落库落库前大模型会仔细check描述和解释是否符合标准不符合标准从来。然后是答疑faq有标准的格式。然后是表和faq落库建立索引。最后是建立一个大模型的数据表查询和答疑库进行rag答疑。3️⃣报表查数首先这个一开始想的是给运营和老板做的因为他们不会写代码但是就是会有各种奇奇怪怪的查数需求之前都是提需求给数据研发所以想说能不能用大模型做这事这个功能我觉得做的不是很好虽然老板和业务买单了因为这个功能要求非常精准的结果我们做到最后单表查询是很准的多表查询不行。为什么单表查询老板和运营就买单了呢因为我们的场景有上千个字段老板只是会统计一些组合数据看一下指导自己的决策。但是单表就注定他不是很灵活所以我是觉得做的失败的。4️⃣运维治理很多人不理解数据开发为啥要治理其实你自己想想你很有可能开发了某个功能每天例行在跑数据但是突然哪天这个业务停了这个数据没用了但是你很可能并没有把数据停下就会造成浪费在真实的工作中大部分人不会自己去审核自己的代码是否还有用这种费力不讨好的活基本上不会有人干。所以之前有很多检测机制最简单的就是检测这个表有没有读取但是这个方法也有很多应对的策略。所以为了能够更好的治理就让大模型解读代码帮你把上下游梳理出来然后看哪些表根本没有业务在使用。迫使你去干掉。这个活其实很有意思但是其实准确率不高不过还是在持续迭代中。2026年大模型已经无处不在但幻觉hallucination仍是企业落地的最大杀手金融风控、医疗问诊、客服机器人动辄编造事实直接导致合规风险和信任崩盘。知识图谱Knowledge Graph的核心价值正是结构化知识把碎片化数据变成实体-关系-属性的三元组网络让大模型先查图谱再回答。行业价值支持复杂多跳推理、知识溯源、实时更新广泛用于推荐系统、智能搜索、企业大脑。大模型痛点纯向量RAG召回率低、无法处理逻辑关系知识图谱大模型GraphRAG可将准确率提升40%以上。图谱赋能意义把大模型从概率生成器变成可信知识引擎真正实现企业级私有化落地。核心知识点知识图谱不是又一个数据库而是大模型的长期记忆和推理大脑。为方便大家学习 这里给大家整理了一份学习资料包 需要的同学 根据下图自取即可