AI 驱动的智能平台 —— 不是"又一个 LLM 套壳"，而是将 AI 深度嵌入企业运营流程的集成平台
解决企业级 AI 应用的两大核心挑战
ChatGPT 或通用 LLM API 不知道"销售额下降"在你的公司意味着哪张表、哪个字段。LightAIP 通过本体论集成和 RAG 引擎，让 AI 深度理解企业的数据结构和业务语义。
在黑盒中生成 SQL 或业务决策建议，出错无法追溯和纠正。LightAIP 通过安全沙箱、审计日志、权限策略约束 AI 行为，确保每一步都可解释、可追溯、可回滚。
从 LLM 接入到 NLQ 执行的完整 AI 链路
同时支持多种主流大模型，根据任务类型、成本预算和延迟要求自动选择最优模型。不锁定单一供应商，预留国产大模型接口。
主力模型不可用时自动切换备用；所有外部模型不可达时降级为本地规则匹配，确保核心查询功能不中断。
按用户/应用维度统计 Token 消耗与成本，支持设置项目预算和单用户限额，防止滥用。
对数据敏感度极高的客户，支持在客户私有环境中部署模型，LLM 调用不离开企业边界。
单一任务 Agent 各自专注（数据分析、报告生成、异常检测、SQL 生成），由编排引擎统一调度，协作完成复杂任务。
接收用户自然语言请求，解析意图，制定执行计划，分派子任务给专业 Agent，收集结果，组装为最终回复。
短期记忆维护对话上下文；长期记忆（向量数据库）积累跨会话的业务知识和用户偏好。
Agent 操作（SQL 执行、HTTP 请求、文件读写）在沙箱中执行，受权限策略和速率限制约束，全部记录审计日志。
检索源覆盖：数据库元数据、本体论模型、知识库文档、历史查询记录——让 LLM 生成更精准的结果。
关键词检索确保精确匹配表名/字段名，向量检索捕获语义相似度，两路结果通过重排序融合。
不简单拼接到 Prompt 前面，而是根据问题结构与复杂度，智能编排上下文的呈现顺序和粒度。
判断是数据查询、元数据问答、深度分析还是闲聊。
智能从数百张表中定位与问题最相关的表，准确率目标 >95%。
组装结构化 Prompt（表结构 + 列描述 + 数据样本 + 业务规则 + 历史 SQL 模板）。
LLM 生成 → 语法校验 → 语义校验 → 安全校验，出错自动修正（最多 2 轮）。
注入行级安全 (RLS) 和列级安全 (CLS) 策略，确保用户只看权限范围内的数据。
自动推荐最优图表类型，同时生成自然语言摘要，让数据结果一目了然。
渗透到每个产品的每个模块和每个用户交互中
AI 辅助元数据生成、智能数据质量检测、自然语言本体查询、NLQ 驱动数据探索。
自然语言图查询、AI 模式识别、智能异常检测、辅助决策推理与报告生成。
AI 辅助故障诊断、智能告警降噪、自动化根因分析、自然语言运维查询。
