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技术底座 · ARCHITECTURE

不让 AI 写 SQL,让它走一条受治理的路

一页说清技术路线,只讲对你有用的部分:每个设计,都对应它替你挡住的一种错

行业常见路线让 AI 自己连库写 SQL
AI 自由生成 SQL 直连数据库 口径可能错 · 数据可能编 · 权限可能越只能靠提示词约束 AI 的自觉
我们的路线受治理的一条路
AI 只能调用登记过的能力单一入口 · 标准 MCP 协议 业务本体校验口径与权限口径只有一份定义 问题先体检,再执行不合法的问题算之前就拒 三道关判决 口径唯一 · 权限收敛 · 全程可审计

「正确性做成系统不变量,不靠提示词约束 AI 的自觉。」

入口是标准 MCP 协议:模型可换、客户端可换——国产模型、本地模型都能接,不被任何一家 AI 绑定。

四层 · 一道门

底下四层,各管一件事

你的 AI 对话、报表、业务系统走的是同一道门:一个入口、一个引擎、一份口径。

这套装置自己也被持续测试:验证代码比产品代码还多——它出错的下限,由它自己的检查兜住。

一个数字的一生

从声明到开口,每一步都有机器把关

四颗 ★,是全球公开技术面上查无对应物的设计——四项联动,完全独有。

一个数字的一生问题进来,数字出去,中间六道机器动作
声明口径业务本体 问题体检★ 不能加的数算前就拒 · ★ 拒绝带改法 执行取数 ★ 签发凭证每个数带出生证 ★ 机器回验不是 AI 说「核过了」 结论判决话不越过证据 开口

★ = 2026-08 全球架构对表(对标 Palantir、Snowflake、Databricks、dbt、Cube、Looker 及国内 ChatBI)中,在公开技术面上查无对应物的设计。

独有设计 · 对表查无对应物

四项核心机制

全球公开技术面上查无完整对应物的四项设计——各自是一条可验证的性质,四项联动构成「一个数字的一生」。

编译期语义准入

查询先经语义编译器裁决,通过后才进入执行:指标可用性、维度可寻址性、量纲可加性、粒度合法性、时间窗口歧义性五类判据;量纲与口径是声明面的一等对象,跨量纲聚合在编译期即被拒绝。拒绝是结构化的恢复载体——不成立的原因 + 可执行的修复动作,客户端可据此自动重构查询。同一裁决面约束 AI、报表与接口。

Compile-time Semantic Admission · Structured Refusal
行级引用与审计回放核验

每个返回值绑定一个不透明引用 ID,指向原始调用、逐字入参与证据快照。核验时以调用者自己的主体重执行原查询,比对数值与单位——验证通道与生成方隔离,不接受调用方回传的数据,不存在循环信任。引用与证据由独立台账持久化,任意时点可回放。

Row-level Citation · Audited Replay Verification
主张级叙述判决

发布前对叙述中的每个数值断言做五档判决:对上 · 冲突 · 量纲冲突 · 无引用弱命中 · 查无此数。主张类型声明允许与禁止的读法——数值正确但范围或因果越界,判为叙述冲突。判决直接映射为口吻等级(核验结论 / 有据解读 / 待查线索),核不过自动降级或拒发。

Claim-level Narrative Verification
归因即证明

归因受三条守卫约束:对比双方的总体、时间、口径契约必须一致;分项贡献与总量必须可加对账;残差必须有界并显式列出。对照组与同类组由声明的策略派生,构成准实验设计。调查以案卷为单位——假设入案、证据绑定真实查询、被否定的假设留存,案卷成立方可结论。

Attribution as Proof · Case-file Investigation

把治理从资料侧,推进到出口侧

行业的语义层把口径定义清楚,解决的是数字进门时的对错。这套系统把治理推进到出口侧:数字出门要带引用,引用要能重跑,结论要过判决——四项机制首尾相扣成一条闭环:声明 → 准入 → 引用 → 回放 → 判决。任何一环缺失,前面的定义都只是给错数发证书。

下一步 · 当场考它

不要用我们准备好的演示,评价我们

带一个你正在纠结的经营问题来,随便指一个数、问一个陷阱问题、换一个无权限的账号——当场考它。

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