腾讯云数据分析智能体：全球第三，国内第一！

「 魔镜啊魔镜，谁是这个世界上最美丽的女人？」

皇后并不知道，自以为非常简单的问题，魔镜有多累。如果用数据来回答，可能需要这样复杂的指令：

SELECT name FROM people WHERE beauty_score = (SELECT MAX(beauty_score) FROM people) AND gender = 'female';

看，把自然语言变成精准的数据库查询（SQL），本身就充满挑战。腾讯云却将它做到了全球顶尖水平——

权威自然语言转SQL（NL2SQL）国际评测平台BIRD-Bench公布最新结果：腾讯云自研的数据分析智能体TCDataAgent斩获全球第三、国内第一！ 刷新国内在该领域的最佳成绩，超越众多国际科技巨头。

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先来看看这份榜单的含金量——

BIRD-Bench被誉为「NL2SQL全球最难榜单」。它不仅要求系统将自然语言问题（如「找出未通过质检的订单」）准确翻译成SQL语句，还要确保生成的SQL在超大、超真实、藏着各种「脏数据」的企业级数据库里，又快又准地跑出来。

测评用的样本，涵盖了金融、医疗、体育等37个真实行业场景，总数据量达到33GB，考题多达1万+条，非常考验产品的理解、推理和数据细节把控等能力。

就是在这样严苛的条件下，腾讯云TCDataAgent依然取得了75.74分的高分。

传统方法容易在复杂结构或语义模糊时「猜错」用户意图，TCDataAgent则在三大方向取得突破——

● 错误自动识别与修正：引入「数据库约束验证机制」，能够像「质检员」一样自动发现并修复SQL语句中的结构性或语义性错误。比如，连接错误、多余的条件等。

● 「理解」数据库内容：让模型紧密「结合」数据库的真实内容来生成和优化SQL，极大提升了意图理解和结果的可信度；

● 高质量训练筛选：通过后训练（post-training）技术，优先筛选并复用效果最优的SQL样本进行训练迭代，让每一次筛选出来的有效SQL都能可持续发展，提升模型整体学习的效率和稳定性。

这项技术创新成果，也被数据库领域顶尖国际会议VLDB接收发表。论文中的实验显示，TCDataAgent的核心模块可以集成到其他同类系统中，能将查询执行准确率最高提升18.3%。

我们希望，通过Data+AI融合，让用户通过自然语言就能轻松进行复杂的数据查询、报表生成和趋势分析，让「人人都是数据科学家」变得不再遥远。