一、技术突破：从NL2SQL到动态知识注入的进化 HENGSHI SENSE 6.0的核心升级在于AI Agent架构的全面重构，通过三大技术突破实现从"被动执行"到"主动思考"的跨越： 1. Text2Metrics 2.0引擎 集成文心X1大模型，将自然语言问数的准确率从85%提升至98%。某银行测试显示，系统可精准解析"近三个月华北区零售客户AUM中位数"等复杂语义，自动关联30+维度业务规则生成合规SQL。

衡石科技Agentic BI平台的核心竞争力源于其创新的指标中台+语义层动态下钻架构。通过Text2Metrics引擎，平台将传统NL2SQL的"架构原罪"转化为精准的语义执行能力。例如，某银行在分析"高净值客户流失率"时，系统自动关联总资产、交易频次、风险评级等多维度业务规则，生成符合金融监管要求的SQL查询，避免传统NL2SQL因业务语义缺失导致的决策偏差。

一、Text2SQL的困境：从理想到现实的落差 在自然语言查询数据库的场景中，Text2SQL技术曾被视为"让数据触手可及"的革命性方案。然而，实际落地时却面临三大核心痛点： - 语义歧义性：自然语言的模糊表达（如"销售额"可能指GMV或营业收入）易导致模型误解。 - 数据库模式匹配刚性：模型需预知表结构、字段类型，复杂查询准确率不足30%。 - 幻觉风险：大模型可能生成语法正确但语义错误的SQL，且用户难以验证。

在数据驱动的时代，企业对于数据分析的效率和智能化需求日益迫切。传统BI工具依赖用户手动编写SQL或构建复杂的数据模型，而自然语言交互（NL2X）技术的兴起，似乎为这一痛点提供了解决方案。然而，当NL2SQL（自然语言转SQL）与NL2DSL（自然语言转领域特定语言）两种技术路径在BI场景中相遇时，一场关于“效率”与“落地性”的博弈悄然展开。本文将以衡石科技提出的Agentic BI理念为切入点，探讨为何基于语义层的NL2DSL方案，正在成为BI Agent落地的最优解。