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 ## 项目动机
 
-大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的出现正在重塑信息检索的方式。在数据分析领域，学术界和工业界主要关注利用深度学习模型将自然语言查询转换为SQL查询。虽然一些工作显示出有前景的结果，但它们还并不适用于实际场景。
+大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的出现正在重塑信息检索的方式。在数据分析领域，学术界和工业界主要关注利用深度学习模型将自然语言查询转换为SQL查询。虽然一些工作显示出有前景的结果，但它们的可靠性还达不到生产可用的要求。
 
 在我们看来，为了在实际场景发挥价值，有三个关键点：
 1. 引入语义模型层，封装底层数据的上下文（关联、公式等），降低SQL生成的**复杂度**。
 2. 通过一前一后的模式映射器和语义修正器，来缓解LLM常见的**幻觉**现象。
-3. 利用基于规则的解析器，提升语义解析的**效率**。
+3. 设计启发式的规则，在一些特定场景提升语义解析的**效率**。
 
 为了验证上述想法，我们开发了超音数项目，并将其应用在实际的内部产品中。与此同时，我们将超音数作为一个可扩展的框架开源，希望能够促进数据问答对话领域的进一步发展。