将大型语言模型连接到公司的数据仓库进行分析可以是一个强大的工具，但它容易出错。一个常见的问题是 LLM 生成的 SQL 可以运行，但由于未声明的业务逻辑（例如排除退款或标准化货币）而返回不正确的数字。另一个问题是 LLM 提供了关于收入下降的看似合理的叙述性解释，而不是数据驱动的诊断分析。 AI
影响 LLM 需要与业务逻辑和数据定义仔细集成，才能提供准确的分析见解，而不仅仅是看似合理的叙述。
排序理由 文章讨论了在特定业务应用（数据仓库）中使用 LLM 的实际局限性和解决方案，而不是核心 AI 开发。
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