智能问数 ChatBI
ChatBI 提供会话式自然语言问数：新建会话并圈定数据范围，用业务语言提问，AI 生成只读 SQL 并执行，返回数据结果与图表；满意的回答可一键保存为数据集或仪表盘组件。在「报表中心 → 智能问数」（/report/chatbi）使用。
与数据集编辑页的「AI 问数」的区别：后者是一次性的「生成 SQL 草稿」辅助；ChatBI 是多轮对话 + 结果沉淀 + 用量审计的完整问数工作台。
新建会话与冻结上下文
- 点「新建会话」，填写会话名称；
- 选择上下文类型——绑定一个数据源或一个数据集；
- 勾选表白名单（1–100 张表）：
- 绑定数据集时，只能选该数据集 SQL 实际引用的表；
- 绑定数据源时，只能选数据源元数据中真实存在的表。
会话创建时冻结元数据上下文（表结构快照），后续提问都基于冻结范围，数据源后续变化不影响会话，也避免 AI 探索到白名单外的表。
提问与结果
- 在输入框描述业务问题（Ctrl / ⌘ + Enter 发送），AI 生成 SQL 并由服务端执行后返回结果；
- 多轮对话：提问自动携带会话内最近消息作为上下文（最多 12 条且不超过约 6000 token），可用「基于上一问继续追问」的方式迭代口径；
- 回答附结果表格（展示样本最多 20 行，同时报告总行数）与图表建议——系统按结果形状推荐
table / bar / line / area / pie / scatter / kpi中最合适的呈现，可切换； - 每条回答附「查看生成的只读 SQL」，可展开审阅实际执行的语句；
- 会话可重命名、归档（归档后仅可查看历史，继续提问会被拒绝）、删除；
- 默认只能访问自己的会话；持有
report:chatbi:manage的管理员可查看与管理他人会话。
安全边界
- 模型只生成 SQL，不直连数据库；服务端对生成语句做只读校验（禁止写操作与多语句）、表白名单校验与查询预算约束后才执行；
- 提供给 AI 的元数据已剔除敏感表与敏感列；
- 所有执行走与数据集一致的只读取数通道（语句超时、行数上限）。
保存为治理资源
对满意的回答点「保存为治理资源」：
- 保存为数据集：把生成的 SQL 固化为新数据集（再次校验资源创建权限与 SQL 白名单）；
- 保存为仪表盘：追加为现有仪表盘的组件，或新建仪表盘承载。
用量、配额与审计
- 我的用量：查看个人问数配额消耗（Token、次数）；
- 每日 Token 配额：按用户与租户两级设置每日 Token 上限（系统配置
report.chatbiUserDailyTokens/report.chatbiTenantDailyTokens，0=不限制），用量计入 Redis 按日累计，超限提问返回 429； - 问数审计（
report:chatbi:audit）：管理员可查询全量问数记录，含模型、Token 用量、成本、延迟、返回行数/字节数与失败原因。
权限
| 操作 | 权限码 |
|---|---|
| 会话查看 / 我的用量 | report:chatbi:list |
| 创建会话 | report:chatbi:create |
| 编辑（重命名 / 归档） | report:chatbi:update |
| 删除会话 | report:chatbi:delete |
| 提问 | report:chatbi:ask |
| 保存为数据集 / 仪表盘 | report:chatbi:save |
| 查看问数审计 | report:chatbi:audit |
| 跨用户会话管理 | report:chatbi:manage（可查看、管理其他用户的会话） |