"让模型直接写 SQL"这条路，大概率行不通；而"把确定性还给平台、还给工作流"这才是可行的路径。

面向企业指标语义的智能问数平台。YOLO Data 将大模型 DataAgent 、实时指标体系、业务数据集、数据权限、会话记忆和工作区产物整合为一条可审计、可复现、可治理的workflow。业务可以对同一个问题进行多轮追问，当模型对口径需要用户澄清时进行反问。

企业数据问数不能只依赖大模型自由生成 SQL。YOLO Data 采用 Contract-first 架构：

提示词用于展示效果或结论能够按照业务要求自由定义；业务词、枚举映射、计算公式和默认口径应放在：

项目地址：https://github.com/xiaour/yolo-data

准确率95%的开源智能问数YOLO Data Agent v1.0发布

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YOLOData是面向企业指标语义的智能问数平台，采用Contract-first架构，将大模型DataAgent、实时指标体系和数据权限整合为可审计、可复现、可治理的Workflow，替代Text2SQL，确保查询口径统一、结果稳定可追溯。支持多轮追问、数据权限管控、业务数据集和统一模型管理，适用于企业级可信数据分析和智能决策场景。

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YOLOData是面向企业指标语义的智能问数平台，采用Contract-first架构，将大模型DataAgent、实时指标体系和数据权限整合为可审计、可复现、可治理的Workflow，替代Text2SQL，确保查询口径统一、结果稳定可追溯。支持多轮追问、数据权限管控、业务数据集和统一模型管理，适用于企业级可信数据分析...

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