进入AIGC时代，AI for Data和Data for AI成为当下的热词。AI for Data，这个比较好理解，通过大模型驱动的AI智能助手，可以提升数据平台工具的效率。DataWorks为企业搭建了一站式、全链路的工具链，在这个过程中，也源源不断地为企业构建数据资产，比如数据模型、元数据、数据血缘、数据指标等，在大模型时代，这些也可以称之为企业专属的领域知识，借助大模型强大的语义理解、推理、上下文学习、记忆能力，通过大模型的Prompt Engineering，DataWorks一站式平台可以为AI智能助手提供更接近的、更及时的、更全面的上下文信息，从而可以让AI获得更好的效果和性能，这是Data for AI。有了良好的数据基础，今天我们发布的众多新品就是借助AI大模型的能力，通过Data + AI双轮驱动，为数据开发和分析提供了新的范式，进一步提升企业获得数据价值的效率。 云栖发布：DataWorks Copilot 智能SQL编程助手提升30%数据开发分析效率

 　　DataWorks Copilot是基于NL2SQL大模型打造的SQL编程助手，我们使用基于公开的数据集训练和微调的NL2SQL大模型，结合Prompt Engineering，提供了丰富的自然语言生成SQL的操作。
　　 • SQL生成 输入想要查询分析的自然语言描述，例如“统计最近7天的商品销售排行”，DataWorks Copilot将自动生成对应的SQL语句。
　　 • SQL续写 在SQL IDE中编写SQL代码时，DataWorks Copilot能够提供智能代码提示建议，提升SQL编程效率。
　　 • SQL纠错 当SQL运行报错时，DataWorks Copilot可提供一键纠错服务，帮助ETL工程师和分析师快速修复SQL错误。　　
　　 • SQL注释 以前写代码注释是个负担，我们自己不想写注释，却又希望别人的代码有注释。DataWorks Copilot可以批量为建表语句生成字段Comment信息，也可以为SQL语句添加逐行注释，提升SQL的可读性。 • SQL解释 　　对于部分业务人员或者分析师，经常拿到是数仓工程师给到一段比较复杂的取数脚本，使用到的一些高级SQL语法和函数不懂什么意思但又想改一改取数逻辑,以前就要到处查资料或者请教别人。DataWorks Copilot可以直接对SQL代码进行解释，帮助我们的业务人员更快理解SQL逻辑、用途，提高取数分析和SQL学习的效率。
　　 DataWorks Copilot 智能SQL编程助手，在我们内部已经使用了一段时间了，根据我们的一些观测，可以为ETL开发和数据分析提效30%以上。 从GUI到LUI，DataWorks Copilot辅助ETL数仓开发
 　　40多年前出现了图形用户界面（GUI），大模型强大的自然语言理解能力，带来了全新的自然语言用户界面（LUI），这也是一种全新的人机交互方式，一个软件产品，能否提供LUI，这也是大模型应用从AI智能助手迈向AI原生应用的标志能力之一。DataWorks也在思考和探索，如何将复杂的产品操作逻辑隐藏在背后，借助大模型，对用户提供简单直接、更符合人性的自然语言用户界面。 我们做了一些产品实践。举几个应用场景，在实际工作中，找表是件头疼的问题，业务人员为了计算一个指标要找数仓的同学问该用哪张表，数仓同学天天应付这类咨询，也很烦躁。DataWorks Copilot则可以提供通过自然语言快捷找表，让找表这件事情不用东问西问，从而提升企业的数据消费效率。在ETL开发过程中，有些操作是比较复杂或者繁琐的，比如调度配置、参数配置、数据质量规则配置，过去往往需要到不同的产品页面来回跳转和手工配置，现在DataWorks Copilot提供了对话式的自然语言用户界面，在一个统一对话窗口中，通过自然语言交互就可以完成很多跨产品工具的操作，比如说一句“给某某表配置一个什么质量规则”就可以完成数据质量检测的规则配置。未来，我们将持续丰富自然语言交互界面的覆盖范围。