如何使用 AeroGenie 简化航空采购报告

航空采购报告从来都不是件容易的事。由于 ERP 系统杂乱无章、数据字段晦涩难懂，以及供应商和零件层面海量的信息，报告团队处理数据的时间远多于分析数据的时间。但像 AI 报告工具这样的工具AeroGenie— 自然语言驱动的 SQL 助手和智能报告生成器 — 正在改变这种状况。

在本指南中，我们将探讨 AI 报告工具如何简化采购面向航空制造商、MRO 工厂和采购团队。您将了解它如何消除数据查询中的摩擦，帮助分析师和非技术用户访问干净的数据，并缩短生成可用于生产的报告所需的时间。

我们还将分析 AeroGenie 的内部工作原理，比较它与传统工具和其他 NL2SQL 系统的差异，以及它对航空智能领域 AI 未来的意义。

航空采购报告问题

航空业依赖于精准、及时且通常高度定制的采购报告。买家需要追踪全球供应商的成本。工程师需要与飞机型号相关的零件使用统计数据。财务部门需要核对采购预算与发票。而高管们则需要在动荡时期获得可信赖的高级摘要。

然而，尽管如此复杂，现有的工具往往不够用。大多数航空公司依赖于海量 SQL（结构化查询语言）数据库——通常跨多个系统——需要深厚的技术知识才能驾驭。创建一份简单的报告可能需要数天甚至数周的时间，因为分析师需要编写、测试和修改 SQL 查询，而利益相关者可能会要求提供新的数据片段，从而破坏整个流程。

这是一个为摩擦而构建的系统：

ePlaneAI 的 AeroGenie 消除了这些障碍，让团队可以用日常语言生成 SQL 查询、验证歧义并构建完善的报告——只需单击几下即可完成。

AeroGenie 是什么？它是如何工作的？

AeroGenie 是一款人工智能 SQL 助手和智能报告生成器，专为航空团队设计。用户无需手动编写复杂的 SQL 查询，只需输入自然语言问题，例如“显示波音公司第一季度订购的零件总数”或“按供应商地区细分采购成本”。

然后，AeroGenie 将这些请求转换为准确的 SQL，运行查询，并返回干净的格式化结果 - 包括图形、图表或可导出的表格。

AeroGenie 的核心是一个自然语言到 SQL (NL2SQL) 引擎，它结合了语言建模、模式感知和迭代式澄清提示。这意味着它不会仅仅猜测用户的需求，而是会在必要时提出后续问题以消除歧义。例如，如果用户输入“获取每月引擎支出”，但模式中同时包含 engine_purchase_cost 和 engine_service_cost，AeroGenie 会要求用户明确使用哪一个。

这种上下文优先的方法使得 AeroGenie 在航空领域尤其强大，因为航空领域的数据库通常包含多个类似名称的字段，并且自定义指标因部门而异。

为航空采购团队打造的主要功能

AeroGenie 不仅仅是一个粘在 SQL 界面上的聊天机器人。它是一个完整的采购智能层，能够理解航空制造、维护、大修 (MRO) 和物流团队的需求。

它的独特之处在于：

NL2SQL 为何在企业工具中如此受欢迎

自然语言到 SQL (NL2SQL) 在企业数据工具集中变得越来越普遍，因为它使对复杂数据的访问变得民主化——而不需要每个团队成员都精通 SQL。

在大型航空航天企业中，采购或财务信息通常存储在庞大的关系数据库中。过去，只有精通 SQL 的分析师才能从这些系统中提取洞察。NL2SQL 消除了这一瓶颈，允许任何人（从运营经理到供应商协调员）用通俗易懂的语言提问并立即获得答案。

该技术之所以能够蓬勃发展，得益于两大趋势的融合：

NL2SQL 弥合了技术能力与非技术用户之间的差距。AeroGenie 则更进一步，在标准 LLM 工作流程的基础上添加了航空专用的模式训练和歧义解决功能。

现成的 NL2SQL 工具的问题

虽然 NL2SQL 的前景广阔，但许多工具在部署到实际生产环境中时却失败了，因为通用解决方案通常缺乏企业级查询所需的背景和细微差别。

以下是一些常见的故障点：

AeroGenie 通过内置的模式感知、动态歧义检查和交互式提示循环解决了这些问题。它不再是一次性的 SQL 生成，而是在每一步都与上下文进行反复对话。

AeroGenie 如何通过模式感知增强 NL2SQL

AeroGenie 的一大亮点在于其深度模式感知能力。与那些试图将自然语言映射到模糊、一刀切结构的通用 NL2SQL 工具不同，AeroGenie 会根据用户实际的表定义、业务逻辑和命名约定进行训练。

模式意识意味着：

这种理解水平使得 AeroGenie 能够生成不仅语法正确而且语义准确的 SQL，以便您第一次就能获得正确的数据。

AeroGenie 还使用向量搜索和元数据映射来识别表别名、连接路径和数据沿袭。换句话说，它知道用户可能意思是，即使输入并不完美（谷歌云）。

处理模糊性：AeroGenie 有何不同

歧义性是 NL2SQL 性能的隐形杀手。如果用户输入“显示第二季度业绩”，系统如何知道应该显示收入、航班数量、燃油效率，还是以上所有信息？如果通用工具没有猜测错误，它通常会崩溃。

然而，AeroGenie 将模糊性视为一个可解决的问题。

方法如下：

通过将每一次互动视为更广泛、持续对话的一部分，AeroGenie 随着时间的推移构建出更准确、更可信的报告。

为什么商业用户喜欢 NL2SQL——以及它的缺陷

对于分析师、营销人员和运营经理等业务用户来说，NL2SQL 是一个颠覆性技术。他们无需等待数据团队编写和修改查询，而是可以用简单的英语提出问题并立即获得答案：

但这并非完美的解决方案。NLSQL 在以下方面存在缺陷和不足：

由于缺乏领域特定知识，大多数通用工具生成的 SQL 语句要么错误，要么不完整，要么与业务问题不符。AeroGenie 通过模式训练、反馈循环和主动歧义检查解决了这个问题，从而弥合了用户与业务需求之间的差距。说 或者 问以及他们意思是。

幕后：AeroGenie 如何生成 SQL

AeroGenie 用于生成 SQL 的过程是经过精心设计的多层级设计，以减少错误并最大程度地提高信任度。

其工作原理如下：

此工作流程反映了 Google 在 BigQuery 和 Gemini 中对 NL2SQL 的方法，其中反馈细化、语义搜索和贡献分析模型协同工作，以支持甚至复杂的数据问题（谷歌云）。

处理模糊、不明确和复杂的查询

当问题清晰且数据简单时，NL2SQL 效果很好。但这种混淆很常见。许多分析师在检查数据时不知道自己在寻找什么，大多数业务问题都分为三类：

这些查询无法仅靠强大的 LLM 功能解决。AeroGenie 会结合以下方法处理它们：

反馈循环和用户培训的力量

NL2SQL 系统最容易被忽视的功能之一是协作反馈。与生成式 AI 模型一样，SQL 的正确执行需要迭代。

AeroGenie 在多个点上采用了实时反馈回路：

这些信号会随着时间的推移训练模型，以与您的数据、业务逻辑和公司特定词汇保持一致（例如，“CPM”在营销和运营中可能意味着不同的东西）。

即使是技术用户也会受益，因为他们可以跳过重复的样板查询，而专注于完善逻辑、改进仪表板或优化性能。

为什么数据质量决定了 NL2SQL 的成败

无论你的自然语言界面多么先进，它的智能程度都取决于底层数据。如果你的数据混乱、不一致或缺乏上下文，NL2SQL 要么会彻底失败，要么会给出一些不靠谱的答案，看正确，但事实并非如此。

常见地雷：

AeroGenie 通过数据分析、自动建议视图和架构级元数据丰富来弥补这些差距，但您的内部数据团队仍然需要投资：

超越仪表板：重要的用例

NL2SQL 解锁了一系列传统仪表板难以处理的自助分析用例，尤其是非技术团队。

以下是一些示例：

凭借贡献分析等功能，AeroGenie 可以进行更深入的研究。例如，如果收入下降，它可以帮助回答为什么通过分析区域表现、产品类别和客户群，无需手动切片和切块（谷歌云）。

Gemini + BigQuery 的优势

虽然许多 NL2SQL 工具都声称便捷，但很少有工具能够构建在能够随着企业复杂性而扩展的基础架构上。而这正是 Google 的 Gemini 模型和 BigQuery 生态系统的闪光点。

Gemini Flash 1.5 充当路由代理，根据复杂性对问题进行分类，并确定如何处理它们，无论是通过简单的 SQL 生成、贡献分析还是歧义解决（谷歌云）。

与此同时，BigQuery 承担了繁重的工作：

这种组合可以实现实时查询、模型细化和可解释的见解——所有这些都无需手工编码。

它还可以为您的分析堆栈提供未来保障：随着 Gemini 的改进，您的 NL2SQL 工作流程将变得更加智能，而无需重新调整您的基础设施。

用例：NL2SQL 在所有部门都大放异彩

NL2SQL 解决了所有部门的实际问题，而不仅仅是 BI。以下是一些强大的用例：

传统上，回答这些问题需要等待数据团队的解答、筛选仪表板或理解模式关系。NL2SQL 改变了这种现状，它充当了非技术用户的翻译器。

AeroGenie 的贡献分析功能进一步帮助了业务团队，帮助他们发现甚至意想不到的洞察。例如，AeroGenie 可以精准地指出，上个季度的大部分客户流失来自使用特定移动操作系统版本的客户。

下一步：大规模、全民分析

目标是实现更快的查询和更广泛的访问。

我们的目标不仅仅是提高查询速度，更在于扩大访问范围。借助 AeroGenie 这样的工具，我们正在逐步迈向这样的未来：

NL2SQL 正在改变数据文化。组织中的任何人都可以了解业务绩效，而无需数据工程师和数据守门人。

随着越来越多的公司整合向量搜索、贡献分析和路由代理，NLP 洞察最终将得到普及。

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NLP 和 NL2SQL 术语表

这里有一个快速词汇表，可帮助您解读这些术语，并根据每个术语对于理解该技术的重要性进行评级：

歧义检查

定义：如果问题可能有多种含义，系统会要求澄清的过程。

例子：你问：“给我看看空客的数据。”人工智能可能会回答：“你是指飞机交付数量还是维护报告？”

为什么重要：确保决策基于明确的意图，尤其是当航空术语具有多重含义时（例如“着陆”与“着陆权”）。

BigQuery

定义：Google Cloud 提供的完全托管的无服务器数据仓库，允许用户使用内置的机器学习和分析工具对大型数据集运行基于 SQL 的快速查询。

例子：AeroGenie 使用 BigQuery 存储问题-SQL 训练对、运行向量搜索并大规模执行最终 SQL 查询。

为什么重要：BigQuery 为企业级 NL2SQL 工具提供速度、可扩展性和基础架构，支持实时分析、贡献建模和无缝 LLM（大型语言模型）集成（谷歌云）。

贡献分析

定义：一种统计方法，用于确定哪些因素对结果或数据变化的贡献最大。

例子：注意到燃料成本飙升后，该工具可以将其分解为：航空燃料价格上涨 40%，航班延误 30%，航线变更 20%。

为什么重要：查明推动整个车队成本或性能趋势的因素。

贡献模式

定义：用于分析变量如何影响业务指标的机器学习模型（如 BigQuery ML 中的模型）。

例子：帮助确定航班准点率下降的主要原因是否是航线变更或人员短缺。

为什么重要：解释 KPI 变化背后的“原因”。

小样本学习

定义：通过展示几个例子来教人工智能模型执行任务。

例子：您输入“显示过去 3 个月的发动机小时数”，经过两次更正后，AI 就会了解您想要的格式。

为什么重要：减少培训时间并提高每个公司的 AI 个性化。

Join 子句

定义：基于共享信息连接两个或多个表中的数据的 SQL 操作。

例子：将飞行员日程表与飞机维护记录联系起来，了解停机时间如何影响人员配备。

为什么重要：对于跨职能洞察至关重要，例如结合运营和人力资源数据。

大型语言模型（LLM）

定义：一种通过海量文本数据进行训练以理解和生成人类语言的人工智能，例如 Gemini 或 GPT。

例子：它可以将“上个月哪些航线取消的航班最多？”转换为实际的数据库查询。

为什么重要：法学硕士 (LLM) 是 Document AI 理解利益相关者问题的能力背后的大脑。

元数据

定义： 描述其他数据的数据，为数据库字段、表和关系提供上下文和含义。在航空采购报告中，这可能包括与每个字段相关的列描述、数据类型或业务规则。

例子：AeroGenie 使用元数据映射来了解 departure_status = 'On-Time' 与准时性能指标之间的联系。

为什么重要：元数据可帮助 NL2SQL 工具正确解释用户意图、解决歧义并生成准确的查询，而无需用户知道每个表或列的名称（谷歌云）。

命名实体识别 (NER)

定义：人工智能识别特定事物（例如人名、地名或公司名称）的方法。

例子：在支持日志中，它将“波音 737”标记为型号，“达拉斯”标记为地点，“GE”标记为发动机供应商。

为什么重要：支持长文本文档的智能过滤和标记。

自然语言处理（NLP）

定义：帮助计算机理解人类语言的人工智能领域（IBM |https://www.ibm.com/think/topics/natural-language-processing）。

例子：让工作人员询问“显示所有逾期检查的飞机”，而不需要编写 SQL。

为什么重要：使非技术人员能够访问复杂数据的核心。

NL2SQL（自然语言到 SQL）

定义：将简单的英语问题转换为结构化 SQL 数据库查询的技术。

例子：“上个季度哪些航线的收入损失最大？”成为您的运营数据库中的精确查询。

为什么重要：实现与企业数据系统的自然对话。

快速工程

定义：设计更好的问题或输入以获得人工智能的准确回答。

例子：不要写“按航线划分的收入”，而要写“2024 年第二季度按航线划分的月度收入明细”。

为什么重要：无需接触代码即可改进 AI 输出。

路由代理

定义：决定如何处理您的请求的工具——基本 SQL 查找与高级分析。

例子：它可能会将“我们的二氧化碳足迹是多少？”路由到排放模型，而不仅仅是 SQL 数据库。

为什么重要：优化哪些后端工具响应以获得最佳准确度。

架构

定义：数据库的蓝图。它指导表格如何存在、表格中包含哪些内容以及表格之间如何连接。

例子：就像一张蓝图，显示了飞行员姓名、飞机 ID 和飞行日期在您的系统中的位置。

为什么重要：人工智能需要模式来了解如何提取正确的数据。

语义搜索

定义：基于含义而非仅仅基于关键词进行搜索——通常使用 AI 嵌入。

例子：即使没有使用确切的短语，输入“最近的维护延迟”也会显示记录。

为什么重要：即使输入模糊，也能检索更多相关信息。

句法僵化

定义：SQL 有严格的规则；缺少逗号或拼写错误可能会破坏整个查询。

例子：如果没有结束引号，“SELECT * FROM Aircraft WHERE status = ‘delayed”将会失败。

为什么重要：强调了为什么 NL2SQL 如此有用——它消除了这种脆弱性。

Tokenization

定义：将文本分成各个部分（单词、子单词等），以便 AI 可以处理。

例子：“跑道关闭”被分成“跑道”和“关闭”，以便人工智能能够理解。

为什么重要：法学硕士 (LLM) 阅读和分析文本的基础。

向量嵌入

定义：将文本转化为数学，以便人工智能能够衡量含义和相似性（谷歌云）。

例子：“燃料消耗”和“燃烧率”的含义相似——嵌入可以帮助人工智能了解这一点。

为什么重要：实现跨文档的智能匹配、排名和检索。

向量搜索

定义：一种基于语义而非精确关键词匹配的信息检索方法。它使用数学表示（向量嵌入）来比较文本，以找到含义最接近的匹配项。

例子：用户输入“发动机购买支出”，人工智能就会显示一个标有“powerplant_acquisition_cost”的字段，因为概念相似——即使单词并不完全匹配。

为什么重要：矢量搜索帮助 AeroGenie 等 NL2SQL 工具了解用户意思是，不仅仅是他们说，即使措辞模糊或不一致，也能提高查询准确性（谷歌云）。