近日，北京飞轮数据科技有限公司产品 SelectDB 与上海易问数据科技有限公司产品亿问 Data Agent 平台正式完成产品兼容性互认证。基于此次合作，将 SelectDB 极致查询分析性能与亿问 Data Agent 平台 NL2LF2SQL 架构相融合，共同应对 AI 数据决策中的“幻觉”问题，推动实现 AI 时代更具业务价值的可信辅助决策平台。
在 AI 重塑企业的今天，打造真正可落地于生产环境的 AI 数据分析产品，已成为企业数字化转型的关键。但在实际推行中，仍面临以下几个核心挑战：
- 数据分析滞后： 传统报表依赖繁琐的 ETL 和中间层建模，需求响应时间长，决策往往错失良机。
- 数据结果可信度低： 通用大模型基于 Transformer 架构训练，在需要严谨数值的场景中容易产生偏离实际的输出，难以满足企业对数据准确性的要求。
- 实时查询性能不足：面对海量数据的即时交互分析，许多底层引擎在吞吐和延迟上难以兼顾。
- 缺乏深度分析与归因能力：零幻觉的数据获取能力仅是业务发挥价值的最低要求，基于业务逻辑的分析能力、归因洞察能力是真正 AI Data Agent 应具备的核心价值能力之一。
在此背景下，飞轮科技与易问数据强强联手，将“确定性逻辑引擎”与“极致性能算力”相结合，在保持查询灵活性的同时，确保数据的准确性与响应速度，为企业提供既智能又可靠的数据分析体验。
SelectDB：现代化实时数仓，坚不可摧的算力底座
SelectDB 是飞轮科技基于 Apache Doris 打造的现代化实时数据仓库，通过实时、统一、弹性、开放的核心能力，为企业提供高性价比、简单易用、安全稳定、低成本的大规模数据实时分析。
- 极致的查询性能： SelectDB 在数据导入，在宽表、复杂多表关联、高并发点查、TopN 等复杂场景下，提供超越一众国际知名的同类产品的优秀性能，多次登顶 ClickBench 全球数据库分析性能排行榜。
- 实时统一架构： SelectDB 支持单一系统下同时处理实时报表、用户画像、数据湖查询、日志分析等多种场景需求，显著降低了企业的数据维护成本与架构复杂度。
- 云原生与高可用： 无论是私有化部署还是弹性云服务，SelectDB 都能根据业务负载实现分钟级的资源调整，可为企业级 Data Agent 的平稳运行保驾护航。
不止于此， 面对大模型与多模态 AI 的快速发展，SelectDB 已从被动存储分析向主动智能分析演进。目前，SelectDB 已具备 AI 原生支持能力，深度融合向量索引、文本搜索与结构化分析能力，实现高效的混合检索；内置了 AI 函数（如语义理解、特征提取）并支持基于 MCP 的 Agent 分析接口，可直接升级为企业的 “AI 分析中枢” ，为业务智能决策与创新提供稳定、高效的数据底座。
易问数据：“双引擎”推理架构，打造 “可信辅助决策平台”
亿问数据深耕零售、金融、制造等行业多年，已为爱玛、麦当劳等百余家头部企业构建 AI 辅助决策平台。依托 SelectDB 极速算力底座，亿问 Data Agent 采用 NL2LF2SQL 实现了逻辑与表达的彻底解耦，告别传统 NL2SQL 模式：
- 理性左脑 (Logic Engine)：采用非 Transformer 确定性算法处理结构化逻辑。确保自然语言转化 100% 准确，直达财务审计级标准，从源头消灭“AI 幻觉”。
- 感性右脑 (Semantic Engine)：基于业务理解拆解问题，通过语义层联动左脑，从多级相关性领域获取归因线索，并由自研小模型生成具备业务温度、辅助决策的深度洞察报告。
基于双引擎底座，数字员工可自由挂载多种“技能 (Skills)”与“工具 (Tools)”：
- 场景定制：按岗位需求设定分析逻辑。
- 精准加工：基于零幻觉数据，结合 RAG 知识库规则二次处理。
- 即席增强：提升特殊场景效能，助力企业低成本打造专业数字员工团队。
同时，亿问 Data Agent 平台的“左脑（逻辑）”引擎可完全脱离 GPU 运行，在公司级、集团级的大规模高并发场景下能够显著降低 Token 消耗，实现极佳的成本优化。
未来，双方将展开更加多样、深度的应用场景探索， 携手推动大模型时代浪潮下企业的大数据创新能力。双方将共同攻克 AI 在企业端落地的准确性与时效性难题，真正实现“低成本开发、即问即答、深度洞察”的智能决策体验。
