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概念

AskTable 是一个 AI 数据智能体（AI Table Agent Platform），面向企业提供自然语言驱动的数据查询与分析能力。本文将结合用户视图和管理员视图，介绍 AskTable 的核心概念与系统组成。

intro

用户视图​

用户视图主要面向终端使用者，强调 简单易用 和 高效交互。

用户可以通过多端界面（网页、微信、飞书、钉钉、小程序、APP 等）使用 AskTable。

  • 对话 (Chat) Chat 承载了 AskTable 的 AI 问答查数能力。 用户以自然语言提问，系统自动解析需求，生成查询逻辑并返回结果。例如，用户输入「上季度的营收情况」，AskTable 会生成 SQL 查询或其他检索逻辑，并输出结构化答案。

  • 报告 (Report) Report 承载了 AskTable 的 AI 分析报告能力。 用户可以将查询结果自动生成标准化的分析报告，包含表格、图表和文字解读。该功能适用于业务复盘、经营分析、汇报展示等场景。

用户无需掌握数据库语言或 BI 工具，便可完成从提问到报告的完整链路。

管理员视图​

管理员视图提供配置与管控能力，确保 AskTable 能够适配复杂的企业数据环境与安全需求。 主要模块如下：

业务知识 (Knowledge)

  • 用于输入和管理企业内部的术语、规则、上下文信息。
  • 作用：帮助 AskTable 更好地理解自然语言问题，提高答案的业务相关性。

元数据大脑 (Meta Brain)

  • 用于管理和解析底层数据的元信息，如表结构、字段定义、表间关系等。
  • 作用：确保 AskTable 能够自动生成正确、可执行的 SQL 查询。

数据 (Data)

  • 用于接入和管理多种数据源，包括 Excel 文件、数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、数据仓库（如 ClickHouse、StarRocks）等。
  • 作用：为查询和分析提供真实的数据来源。

Bot（AI 数据助手）

  • 用于作为逻辑执行单元，相当于一个任务导向的 AI 助手。
  • 作用：可以绑定数据源、知识和角色，实现定制化问答与分析。

角色 (Role)

  • 用于定义不同用户群体的权限边界。
  • 作用：例如销售角色只能访问销售相关数据，财务角色只能访问财务相关数据。

策略 (Policy)

  • 用于配置细粒度的访问与安全策略。
  • 作用：包含数据脱敏规则、字段级权限、查询限制等，保障数据安全合规。

项目 (Project)

  • 用于作为管理单元，将数据源、知识、角色、策略、Bot 等进行统一组织。
  • 作用：适合以部门、业务线或具体场景为维度进行划分，便于集中管理和权限分配。

总结

通过用户视图和管理员视图，AskTable 同时满足了 “易用性” 与 “可控性” 两方面的需求：

  • 对用户而言，AskTable 就是一个随时随地的数据助手。
  • 对管理员而言，AskTable 则是一个可配置、可管理的智能平台。

最终，AskTable 的目标是让数据使用变得像沟通一样自然，让企业能够快速释放数据价值。