随着企业数字化转型加速，智能查数场景对精准性、安全性与效率的要求日益严苛。然而，单一依赖大模型的落地实践正面临显著挑战：60%的端到端SQL生成准确率、实体链接错误导致的语义歧义、大数据量分析的性能瓶颈、数据安全风险及高昂的算力成本，均成为制约数据价值释放的关键掣肘。
大小模型协同架构，通过“分工协作、能力互补”的创新模式，正在重新定义智能查数的技术边界。这一架构深度融合大模型的语义泛化能力与小模型的专业深度，以“精准跃迁、高效协同、安全可信、成本可控”四大核心价值，为数据驱动型组织提供革命性解决方案。
精准跃迁：从概率性输出到确定性决策
痛点直击
SQL生成困境：某公开数据集简单查询80%准确率，复杂查询骤降至70%，实际业务场景因数据噪声干扰进一步滑落至60%。
实体链接盲区：无法解决词汇（专有名词、日期/时间、度量单位等）准确性和规范化问题，导致查询结果偏离真实需求。
协同架构方案
1.优化端到端SQL生成准确率
构建业务领域语义模型，实现语义层面的标准化，降低SQL生成难度，以此提升 SQL 生成的准确率。
应用 SQL 语法检测与纠正技术
实施 SQL 性能优化技术
2.优化实体链接
利用归一化小模型与实体链接技术实现实体、术语等关键信息的归一化和标准化
引入歧义澄清机制，引导用户确认确切语义。
高效协同：算力与性能的极致平衡
效率瓶颈
大模型性能天花板：大模型存在输入长度限制，以 DeepSeek 为例，其输入长度上限为 64k，这严重制约了可处理的数据规模。随着数据量的增加，大模型在分析过程中出现准确度急剧下降的情况。
领域知识短板：大模型在训练过程中，由于缺乏特定专业领域的深度知识注入，在面对特定领域的专业分析任务时，表现不佳。
协同架构方案
1.支撑大数据量分析
引入专业分析模型承担指标计算、统计分析等基础任务，利用大模型进行汇总分析，整合专业模型处理结果，输出综合性分析结论。
2.优化特定领域专业分析
选用专业领域设计的分析模型。
针对特定领域对大模型进行微调。
安全可信：构建数据全生命周期防护网
风险警示
公有云暴露风险：数据需上传至第三方云平台进行处理，数据存在极高的泄露风险，企业核心数据与敏感信息极易暴露。
私有部署隐患：倘若权限管理机制不完善，内部人员可能利用系统漏洞，突破既定权限限制，对数据进行越权访问，导致数据滥用与机密信息泄露。
协同架构方案
1.降低数据泄露风险
运用先进的数据脱敏技术，在数据输入大模型前，对敏感数据字段进行加密、变形等脱敏处理，使原始敏感信息无法被直接识别。
2.防范数据越权访问
构建业务领域语义模型，实现指标级权限控制
借助 SQL 分析与重写，达成行级权限控制。
成本革命：从“算力黑洞”到“精准投资”
经济账痛点
1.大模型投入/产出比较低。
大模型运行依赖大量 GPU 算力，而 GPU 价格高昂。
大模型响应耗时久，单次调用通常超 1 秒。
2.大模型微调成本高
大模型训练与微调面临技术难度大、资金投入高、周期漫长等问题
协同架构方案
1.提高投入产出
1）小模型处理简单查询，大模型仅介入复杂场景，减少GPU需求。
2）借助缓存技术，提升响应速度。
2.解决大模型微调成本高问题
复杂问题建议使用小模型解决，避免进行大模型训练/微调。
小结
大小模型协同架构，以 “精准、高效、安全、经济” 的四重优势，成为企智能查数的必然选择：
精准：SQL优化+实体链接技术，让查询结果从 “概率输出” 变为 “确定答案”
高效：小模型处理基础计算、大模型整合分析，突破数据规模与领域知识的双重瓶颈
安全：数据脱敏 + 指标 / 行级权限控制，筑牢数据输入到输出的全链路防护网
经济：小模型承接简单任务、智能缓存提效，提高算力投入产出比。
