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

1. 点「新建会话」，填写会话名称；
2. 选择上下文类型——绑定一个数据源或一个数据集；
3. 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表格/图表；
• 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，不能继续提问）、删除；
• 每个用户只能访问自己的会话。

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。

用量与审计

• 我的用量：查看个人问数配额消耗（Token、次数）；
• 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
管理问数配额	report:chatbi:manage（为全局配额策略预留，当前无对应写接口）