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最近在着力升级一个自动驾驶业务分析的数据仓库。由于历史原因，该数据仓库一开始没有经过系统设计，不同车型的数据处理链路高度相似，但每个车型都有一套功能类似、逻辑重复、名称相近的数据表，光表名就有上百个。除了构建中间层做复用外，还打算借助大模型通过Text-to-SQL来实现通过自然语言查询数据，从而减少数据分析师的认识负担，提升业务运营效率。在调研过程中，发现Uber在博客中介绍了QueryGPT，实现了类似功能，具有相当的借鉴性。于是结合自己的阅读心得，介绍一下QueryGPT。其原文链接🔗如下： https://www.uber.com/en-HK/blog/query-gpt/?uclick_id=0ac2178a-ff45-42ee-bd2d-43ba9c3f95e9 Uber最近公开了他们内部的一个AI工具QueryGPT，这个工具可以让完全不懂SQL的人也能轻松查询数据。作为关心AI在数据领域实践的一线研发，我第一时间研究了这个项目
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