AeroGenie。向您的航空数据询问任何事情。

航空领域自然语言查询的挑战十分艰巨。现实世界的数据库包含数百个相互关联的表格、晦涩难懂的列名以及特定领域的术语。通用大型语言模型 (LLM) 已证明能够为简单示例生成 SQL [来源]，但在复杂的基准测试中，它们的准确率通常能达到 85–90% 左右 [来源在实践中，如果不进行领域调整，性能可能会急剧下降——一项内部研究发现，一个最先进的模型在实际企业查询中的准确率仅为 51% 左右，尽管在标准测试中的准确率达到了 90% 以上。[来源原因很明显：模型必须掌握行业特定的上下文，正确解读用户意图，并处理专门的 SQL 模式。如果没有正确的模式知识，LLM 甚至可能会产生幻觉，认为表名或列名根本不存在。[来源] ——关键任务分析中的一个致命缺陷。AeroGenie 的设计初衷是通过严格的领域特定训练和新颖的检索增强架构来克服这些挑战。

AeroGenie 的主要功能：

航空数据领域重点培训

AeroGenie 的核心优势在于其广泛的领域特定培训。通用 AI 模型在航空等专业领域经常会失败，因为它们缺乏行业术语和背景知识。AeroGenie 通过训练来解决这个问题五十万个航空问答，源自真实的运营查询、行业报告和精选数据集。这些问题涵盖航班运营、维护记录、安全统计数据、供应链和库存、航空公司绩效指标等，每个问题都与正确的 SQL 或结果配对。通过学习如此庞大且相关的语料库，该模型几乎可以百科全书式地理解航空专业人员如何提出问题以及这些问题如何映射到数据库字段。

这种训练方案意味着 AeroGenie 知道，例如，关于“冬季窄体飞机平均停机时间”的查询可能涉及 flight_segments 表和特定的“block_time”列，该列按飞机类型和日期进行筛选，而不是猜测或凭空想象。事实上，模式知识不足是 NL-to-SQL 系统中最常见的故障原因，否则模型会创建列名或错误地连接表[来源AeroGenie 的训练将真实的模式使用模式嵌入到模型权重中，大大减少错误，无需手动向模型传授数据。该模型有效地表达了航空数据库的“语言”。

同样重要的是，AeroGenie 的培训涵盖46k+ 不同列航空领域。课程讲授了以下领域的含义和用法：机场代码和天气代码、发动机循环次数和延误原因。通过训练示例捕获每列的上下文（数据类型、典型值、关系）。这种广度允许系统解释引用领域概念（例如“尾号”、“ETOPS 事件”、“周转时间”）的用户问题，并找出这些问题所指的表和列，即使实际的列名是隐晦的。结果是规模精度 – 能够自信地驾驭无与伦比规模的模式。

最后，AeroGenie 的模型经过仔细评估和微调，以达到顶级性能。在开发过程中，超过73,000 个验证问题（训练期间未见过）用于测量准确率，从而实现迭代改进。最终验证的准确率是98.7%这意味着在 1,000 个关于航空数据的自然语言问题中，有 987 个可以生成正确的 SQL 查询和结果——这是高管使用所必需的信任度。相比之下，大多数学术文本到 SQL 基准测试认为 80-90% 的准确率已经是一项了不起的成就 [来源]，甚至先进的商业系统在实际 BI 场景中的准确率也徘徊在 90% 左右[来源AeroGenie 近乎完美的准确度重新定义了 NLP 系统的可能性。在其领域内高度专业化。它使人们相信查询将得到正确的答复，这在涉及安全、收入或运营的决策时至关重要。

自定义 LLM 集成和重新排序机制

为航空业构建可靠的 NL-to-SQL 系统不仅仅需要一个大型语言模型，还需要一个三个定制的 LLM 变体的集合并采用巧妙的重新排序策略来确保准确性和稳健性。AeroGenie 的架构可以分为几层：

主查询生成器 – 精细调整的 LLM： 第一个组成部分是强大的法学硕士，经过微调~30 万个问题到 SQL 对。该模型接受一个自然语言问题（辅以任何检索到的上下文）并生成一个或多个可以回答该问题的候选 SQL 查询。在航空和类似数据库查询上进行这种规模（30 万个示例）的微调，让模型了解该领域中 SQL 的常见模式——从简单的 SELECT-FROM-WHERE 子句到跨多个表的复杂 JOIN。该模型不仅学习通用 SQL 语法，还学习适合航空数据问题的 SQL 查询的特定“形状”。在训练结束时，主模型可以在第一次尝试时为绝大多数输入生成有效的 SQL 查询。

重新排序器和验证器 – 二级法学硕士：生成 SQL 查询只是成功的一半；我们还需要确保它是最好的最精确的查询。AeroGenie 采用第二个 LLM（及相关算法）作为重新排名引擎，并根据其他25 万对问答专门用于判断和改进查询输出。该组件可能会采用多个候选 SQL 查询（或 SQL 及其变体），并根据问题和已知数据模式对其进行评估。它使用专有的评分机制来挑选最有可能正确且完整的 SQL。本质上，这个 LLM 充当“批判的眼光” ——就像专家检查查询的准确性、过滤是否合理以及是否存在边缘情况一样——并且可以根据需要提出调整建议。重排序器会针对给定问题的正确和不正确的 SQL 示例进行训练，因此它学会了识别细微的问题（例如，缺少日期过滤器或使用了错误的连接键），并优先选择能够完全覆盖问题的解决方案。这大大降低了看似合理但错误的查询漏掉的可能性。这类似于对第一个模型编写的每个查询都有第二种意见。

辅助上下文处理程序/短期记忆：AeroGenie 集成中的第三个模型变体专注于上下文管理——本质上确保系统在对话中保持一致性并正确应用任何短期记忆先前查询的上下文。在实际使用中，分析师可能会在初始查询后询问后续问题，例如“现在按月显示”。AeroGenie 的设计使用这个辅助模块来有效地处理此类上下文后续问题。它可以合并最近查询的上下文（使用了哪些表或过滤器等），而无需从头开始重新计算所有内容。此上下文模块轻量级且针对速度进行了优化，这有助于系统实现亚秒级响应。通过仅将相关的近期信息保留在内存中，它可以确保快速处理迭代查询。（如果对话是语音驱动的，则此组件类似于语音助手记住上一个问题的主题。）

这三个基于 LLM 的组件共同创建了一个管道，高度准确和快速。主要模型利用深厚的领域知识来生成答案，重新排序器提供了额外的精度和防护，上下文处理程序确保用户顺畅的交互。该集成经过了广泛的测试——超过10 万多个自然语言查询并验证了他们的结果——对模型之间的合作进行微调。结果是一个系统，既具有基于规则的专家系统的严谨性，又具有神经网络的灵活性，这要归功于这种多级设计。

值得注意的是，这种将 LLM 同时用作求解器和检查器的方法与 AI 辅助编码和查询领域新兴的最佳实践相契合。这相当于让一个 AI 代理编写解决方案，另一个代理对其进行评审——这种策略已知可以显著减少错误。AeroGenie 的创新之处在于将这种方法大规模应用于航空 SQL 领域，并针对航空查询可能遇到的特定错误类型对复检器进行训练。其结果是错误率极低，并且几乎消除了无意义或不准确的 SQL。从技术角度来看，该系统在不牺牲召回率的情况下最大限度地提高了准确率：它很少生成错误的查询（这要归功于严格的重排序过滤器），但通过大量的训练，它已经学会了处理用户可能提出的几乎所有有效查询。

利用嵌入进行语义模式检索

AeroGenie 的突破性功能之一是其嵌入驱动的语义搜索堆栈这有助于理解航空数据库架构。在处理以下问题时，这一部分至关重要：1,100+ 个表和 46,000 列– 对于任何模型来说，每个问题都进行强力扫描实在是太多了。AeroGenie 不会将整个架构输入到模型中（由于上下文长度的原因，这是不可能的，而且会使模型感到困惑），而是执行一个聪明的首次检索缩小范围。

它的工作原理如下：当用户提出问题时，系统首先将问题转换为密集的向量嵌入——本质上是问题含义的数学表示。同时，航空数据库的每个表名、列名甚至描述性元数据都已预先编码为向量，并在高速内存向量数据库中建立索引（使用Redis因为它的 k 最近邻搜索功能）。然后用户的查询嵌入是与该向量索引匹配找到最接近的架构元素。简而言之，系统查找哪些表和列在语义上与问题相关通过测量嵌入相似度。此 kNN 矢量搜索只需几毫秒即可返回少量最佳候选结果 [来源例如，如果问题是“本月有多少航班因天气原因延误？”，则检索可能会返回航班 桌子， 延误表格和列，例如延迟原因，天气代码，出发时间等等，因为它们的嵌入与查询的嵌入类似。

然后，只有相关模式的这一小部分（可能是前 5-10 个表/列）才会被输入到 LLM 查询生成器中。通过将模式上下文精简到只包含相关内容AeroGenie 大大简化了模型的任务——它不必考虑数千个不相关的字段。这种方法符合行业专家的建议：在大型架构上获取准确 SQL 的唯一方法是首先“削减架构”通过矢量数据库搜索，然后将其包含在 SQL 生成的提示中 [来源]。实际上，AeroGenie 的嵌入检索器可作为集中记忆，确保 LLM接地在真实模式中。它完全避免了缺少上下文的常见陷阱——我们的模型永远不需要猜测表名或列名，因为它总是预先给出可能正确的名称[来源]。

从技术上讲，所使用的嵌入是为航空领域定制训练。AeroGenie 团队没有使用通用的嵌入模型，而是对嵌入进行了微调（基于最先进的语言模型架构），以捕捉航空数据的语义。这意味着两个概念上相关的列（例如，尾号 和 飞机编号) 在向量空间中具有较高的余弦相似度，即使它们的名称在字面上并不匹配。Redis 中的向量搜索使用这些嵌入来生成语义匹配，而不仅仅是文本匹配。例如，提及“燃料燃烧”的查询可能会检索名为 fuel_flow_rate 的列，因为模型已经了解到这些概念是相关的，即使单词不同。

检索步骤也经过了调整高精度超过召回率换句话说，它经过校准，倾向于仅返回最相关的表/列，且误报率极低。这可以防止不相关的表扰乱提示符并使 SQL 生成器感到困惑。通过微调相似度阈值，AeroGenie 实现了高度聚焦的上下文：在测试中，检索到的上下文几乎始终包含查询所需的部分，几乎没有任何无关内容。考虑到架构的规模，这种设计至关重要——高精度确保即使有数万列，系统也能快速选出正确的列。对检索结果应用相关性重排序，以确保输入到 LLM 的最终上下文不仅基于原始相似度得分，还基于业务逻辑（例如，如果问题询问“多少”或“平均值”，则优先选择包含数字数据的列）。检索器中的这种细微差别可以避免许多错误并加速查询生成，因为模型不会被不相关的信息所困扰。

为了说明这一点，假设一位分析师问：“冬季和夏季，波音 737 在肯尼迪机场的平均周转时间是多少？”检索引擎可能会浮出水面：航班表（因为它包含航班记录），周转时间 字段（例如，来自地面操作表），可能是飞机 或者 舰队表格（用于过滤波音 737 类型），飞机场表格或代码（针对 JFK），以及日期/季节 参考。所有这些部分都来自不同的表，但 AeroGenie 的嵌入搜索可以立即找到它们。这些架构片段提供给 LLM，然后 LLM 可以轻松编写 SQL，准确知道要连接哪些表以及要应用哪些过滤器（飞机类型、机场代码、季节的月份范围）。如果没有嵌入搜索，模型可能不会意识到它需要例如机队表来获取飞机类型 - 但由于提供了相关表，模型自然会包含连接。这检索和生成的紧密耦合 使得 AeroGenie 能够在一定规模（1100 多个表）上进行操作，而这对于 NL-to-SQL 系统来说是不可行的。

最后，值得注意的是这种方法的效率。在 Redis 中，对 46k 个条目的索引进行向量搜索非常快——通常以毫秒为单位——这意味着此检索步骤不会带来明显的延迟。来源现代矢量数据库正是为这种用例而设计的，您只需进行少量预处理（嵌入数据）即可实现闪电般的语义查找。通过利用这一点，AeroGenie 实现了其标志性的亚秒级响应时间本质上，模式理解的繁重工作是提前完成的，查询时间计算量保持在最低限度。这种设计展现了实用的工程理念：它结合了预训练嵌入和实时搜索的优势，让用户在提出问题和获得结果之间不会感到任何延迟。

规模化性能和准确性

在两方面均表现出色速度和准确性是 AeroGenie 设计的首要任务——尤其是因为它是为企业用户设计的，供追求可靠性的首席技术官、数据科学家和分析师使用。该系统最近的测试结果说明了一切：73,000 个验证问题的准确率为 98.7%，训练损失值（0.086）和验证损失值（0.073）都非常低，表明模型具有良好的泛化能力。具体来说，在文本转SQL中实现接近99%的准确率几乎是前所未有的。来源]，考虑到现实世界查询的复杂性。由于模式和查询的多样性，许多学术挑战甚至商业基准测试仍然报告准确率低得多。AeroGenie 的性能得益于其领域专业化和前面描述的严格训练方案，有效地消除典型错误通过集成和检索方法。

然而，如果系统速度太慢而无法进行交互使用，准确性就毫无意义。在这里，AeroGenie 也表现出色：查询响应通常在一秒内完成端到端，即使对于复杂的多表连接也是如此。多种设计选择促成了这种快速的性能：

NL-to-SQL 系统性能的一个关键方面是鲁棒性– 系统处理边缘情况或模糊查询的能力。AeroGenie 的高准确率不仅仅是一个平均情况指标；它的性能差异也很小。得益于重新排序器和模式感知，它能够抵御可能使其他模型出错的棘手情况。例如，如果两列具有相似的名称（常见的混淆来源），系统的嵌入上下文加上重新排序逻辑可确保它选择正确的列（重新排序器甚至可能在头脑中模拟执行两者，并优先选择与预期输出模式匹配的列）。这种错误缓解是 AeroGenie 不仅可以拥有高准确率的原因，而且还能够始终满足用户意图。在对超过 10 万个不同问题（包括长而多部分的问题和口语化的查询）进行测试时，该系统在绝大多数情况下能够生成有效且正确的 SQL。

值得一提的是，AeroGenie 将检索与生成相结合的方法本身就有助于提高可靠性。如前所述，提供特定于业务的上下文和架构详细信息至关重要。来源] – AeroGenie 每次都会系统地执行此操作。其他纯粹依赖 LLM 内存的系统可能会出现问题，尤其是在处理大型架构时；相比之下，我们的系统将每个查询视为一场开卷考试，它可以 查找架构细节与问题相关。这意味着即使底层数据模式随着时间的推移而演变（添加新表、重命名列等），AeroGenie 也能通过最少的重新训练进行适应：嵌入索引会使用新的模式信息进行更新，系统仍能继续正确检索上下文。这些模型经过训练，可以处理各种模式输入，因此即使数据增长，它们也能保持高效。这种适应性进一步确保了性能的未来发展——即使系统扩展到更多数据，准确率仍能保持高水平，速度也保持不变。

总而言之，AeroGenie 实现了人工智能系统中罕见的组合：接近人类的准确度在理解和翻译问题时，实时互动对于首席技术官或数据主管来说，这意味着验证查询或等待结果的时间更少，而将更多时间用于根据洞察采取行动。对于最终用户分析师或高管来说，它将体验从繁琐的 SQL 代码或反复请求转变为只需提出问题即可立即获得答案。

部署、安全和集成

企业采用 AI 工具不仅取决于模型性能，还取决于系统与现有工作流程的集成程度、安全性以及以实用格式交付输出的能力。AeroGenie 的设计从一开始就充分考虑了这些因素，使其既实用又先进。

私有设计部署：与许多基于云的 AI 服务不同，AeroGenie 部署在一个独立的高性能云环境中，与您的运营数据库完全分离。所有智能处理（包括模式嵌入、列检索和自然语言查询生成）都在这个安全、独立的 AI 层中进行。至关重要的是，AeroGenie 不会访问或与您的实际数据交互。它只生成 SQL 查询，然后在您的基础架构或安全的数据库环境中执行。

该查询的结果仅显示在 AeroGenie 用户界面中，该界面经过端到端加密，仅授权用户可访问。您的航空数据绝不会被传输、处理或存储在 AeroGenie 的云环境中。这种架构确保敏感的运营和监管数据永远不会离开您的边界，从而完全符合数据驻留、空域主权和航空级隐私标准。

AeroGenie 可以托管在安全的 VPC（专用云实例）中。即使是模式微调也仅使用元数据（而非实际数据）进行。这种方法解决了“AI 在环”中最紧迫的问题之一：您可以获得大型语言模型的速度和智能，而无需暴露专有数据——永远不会。

适用于任何模式：每个航空企业都有自己独特的数据库。AeroGenie 能够针对任何新的数据库模式进行微调 快速——而且重要的是， 无需任何客户端的实际数据值。它只需要一个轻量级的 JSON 规范的架构（表、列名，也许还有前几个示例行或数据类型 - 本质上是每个表的“前 5 行”作为头样本）。有了它，它可以更新其内部嵌入，甚至可以在新的架构上进一步训练模型。这意味着将 AeroGenie 加入新航空公司的数据仓库或飞机制造商的维护数据库只需几小时或几天，而不是几个月。该模型不需要查看历史数据或敏感记录；它学习数据的形状（架构），并且可以利用现有的航空知识理解针对它的问题。这种方法保护数据隐私（只使用架构元数据）并显着加快部署速度。实际上，AeroGenie 可以用最少的努力成为自定义数据库模式的专家，只需阅读数据库结构的摘要。

与现有工具集成：AeroGenie 并非一个黑匣子，它旨在与分析师和数据科学家已经使用的工具集成。例如，如果分析师喜欢在 BI 仪表板中工作，例如Power BI、Tableau 或 Jupyter 笔记本，他们可以使用 AeroGenie 作为查询助手来生成 SQL，然后将该 SQL 直接复制到他们的工具中。该系统提供了清晰的SQL 输出对于每个问题（可查看和编辑），因此技术用户拥有完全的控制权和透明度。这可以增强信任：当首席技术官或数据工程师能够看到 SQL 并对其进行验证或调整时，他们更有可能在生产工作流程中采用该工具。这也意味着 AeroGenie 可用于加速分析仪表板和报告– 开发人员无需为每个新图表手动编写复杂的 SQL，而是可以询问 AeroGenie 并立即获取 SQL，然后对其进行改进或将其插入仪表板。

另一方面，对于非技术利益相关者（经理、高管、运营人员），该系统提供了更加自动化的集成：它可以生成即时生成 PDF 报告回应查询。这些报告可以包括可视化 例如图表、图形和表格。AeroGenie 支持超过 100 种图表通过集成的可视化引擎。例如，用户可以问“显示 2025 年按原因划分的每月航班延误明细”，AeroGenie 不仅会生成并执行 SQL，还会为每个原因呈现多系列条形图或饼图，并编制精美的 PDF 报告。图表的样式和格式（例如颜色、标签、公司品牌）可根据客户需求定制。此功能本质上是将自然语言问题一步转化为完整的商业智能输出。它的价值显而易见：高管可以立即获得可用于演示的见解，而无需数据分析师手动准备幻灯片或视觉效果。此外，由于系统在实时数据库上运行，结果始终是最新的，只需再次询问即可刷新。

用户身份验证和访问控制：由于 AeroGenie 位于客户数据库之上，因此它还可以与现有的身份验证系统集成。它可以配置为用户仅获取他们有权查看的数据的答案。如果某个部门的数据禁止用户访问，则任何涉及该数据的查询都将被拒绝或过滤。该系统可以使用数据库自身的访问控制或 SSO/LDAP 集成来确保符合内部数据治理的要求。这种级别的企业集成至关重要——这意味着部署 AeroGenie 不会引入新的安全漏洞；它遵循与您的数据库相同的规则。

维护和监控：AeroGenie 包含监控钩子，用于记录查询和使用情况（但不记录敏感数据内容），以便数据团队可以追踪数据的使用情况、识别热门查询或检测任何潜在的滥用情况。它旨在由客户的 IT 或数据工程团队维护，并提供清晰的文档和控件，用于更新架构嵌入或在需要时进行进一步微调。由于它全部在客户端环境中运行，因此团队可以完全控制正常运行时间和性能（不依赖于外部服务的可用性）。

总而言之，AeroGenie 不仅在真空中提供尖端的 AI 查询，它还适应现实世界的企业IT生态系统它兼具现代人工智能助手的速度和易用性，同时兼顾数据治理、安全性和互操作性的实际需求。无论是数据科学家在开发环境中使用，还是高管在 Web UI 中使用，它都能安全无缝地将自然语言转化为切实可行的结果。

结论

AeroGenie 代表了航空业专业人士与数据交互方式的一次飞跃。通过将先进的大型语言模型与领域特定训练和高精度检索机制相结合，它实现了之前被认为无法实现的目标——能够向庞大的航空数据库提出复杂问题，并在几秒钟内获得准确的答案（甚至是可视化报告）。它将语音助手的便利性和 SQL 专家的严谨性融合在一个系统中，使用用户和数据库的语言。

对于首席技术官和技术领导者来说，AeroGenie 提供了一种显著提高数据可访问性的方法，而无需损害治理或进行数月的新开发。它是一个 AI 系统，增强您现有的数据基础架构，使其更加智能、更加用户友好。数据科学家和分析师会发现，常规查询和报告生成速度可以成倍加快——单调的 SQL 编写由人工智能处理，让人类专家可以专注于解读和制定策略。航空分析师可以通过简单的英语问题深入探究数据趋势和运营指标，以思考的速度而非编码的速度探索假设。

我们所看到的成果——98.7% 的准确率、亚秒级响应以及对数千个模式元素的无缝处理——不仅仅是工程上的壮举，它们还转化为实际的业务影响。这意味着决策可以更快、更有信心地基于事实做出。当运营人员问“为什么上周出发延误的航班更多？” 无需等待分析师数天提取数据，AeroGenie 可以在瞬间生成答案和图表，甚至可能引发后续问题，供大家立即探索。这种流畅、富有探究精神的数据互动方式，有助于在组织中培养一种更加数据驱动的文化。

此外，AeroGenie 还通过解决经常被提及的人工智能研究基准与实际性能之间的差距而脱颖而出。[来源这表明，通过正确的组合微调、检索和系统设计，它有可能突破文本转 SQL 解决方案常见的局限性（上下文混乱、模式复杂等）。该系统并非取代数据库或现有的 BI 工具，而是增强它们的功能，就像一个智能中间层，一边是人机对话，另一边是 SQL 语言。

用一位行业专家的话来说，要实现文本到 SQL 的高精度，需要为模型提供正确的上下文和约束[来源] – AeroGenie 将这一原则完美地应用于航空数据。它提供上下文，应用约束（实际上通过本体、模式和重新排序），从而防止了此前人们质疑 AI 驱动查询的 AI“幻觉”。通过其私有部署和透明的 SQL 输出建立的信任，进一步确保了利益相关者将其视为可靠的副驾驶，而非神秘的黑匣子。

展望未来，AeroGenie 的方法可以扩展到其他领域（金融、医疗保健等），并取得类似的成功，这证明数据分析的未来是对话式的、智能的、领域感知的但如今，AeroGenie 正在为航空业树立标杆。它将查询大规模航空数据集的复杂任务转化为人机之间的流畅对话。如此一来，它不仅能解答问题，还能赋能专业人士，以全新而深刻的方式探索数据，立足于人工智能的前沿技术以及行业的实际需求。

AeroGenie它不仅仅是一个工具，更是航空分析的人工智能合作伙伴——它能够理解您的问题、了解您的数据，并以思维的速度提供见解。