结构化查询 AI
可证明的答案
面向 AI 智能体。
SQAI 是面向 AI 智能体的受治理只读结构化数据工具。问题转化为经类型化、策略检查的计划，计划在确定性引擎上运行，每条答案均携带可精确重放的哈希。
TypeScript
const sq = createSQAI()
await sq.ask('average unit price by region')
provenancesha256:cb03cfc45026…9c50c383
Python
sq = create_sqai()
sq.ask("average unit price by region")
provenancesha256:cb03cfc45026…9c50c383
sha256:cb03cfc45026…9c50c383 — TS ≡ PY
模型提出语义意图。
SQAI 掌控执行。
无原始 SQL。无 eval。无写入路径。
III答案的生成方式
五个环节。零即兴发挥。
- 01
类型化意图
模型生成一个类型化请求——不写 SQL，不写代码
- 02
合约校验
与哈希锁定的合约进行比对校验
- 03
策略校验
由您的允许列表决定是否执行以及如何执行
- 04
确定性引擎
float64、单线程、固定锁定。相同输入，相同结果。
- 05
答案与溯源
每个答案均附带可供复现的哈希值
IV三层架构，一个方向
- 01封装后的接口层 — 所有只读能力，均经哈希锁定
- 02您的应用策略 — 您的白名单限定模型的可访问范围
- 03单次模型请求 — 一份类型化计划，执行前完成校验
契约收窄至您的策略 · 策略收窄至单次请求
每次请求只能收窄，不能扩展。
V两个平面，一套规范
查询平面
- 运行方式
- 进程内运行——无守护进程，无密钥，无需账户
- 延迟
- 典型文件下低于毫秒级
- 聚合运算
- 求和 · 均值 · 计数 · 最小值 · 最大值
- 附带
- plan_hash——可复现的查询
ask() → 结果
ok答案 + 溯源哈希needs_clarification提供选项，不执行任何操作rejected策略拒绝——并附明确原因它从不猜测列名。
计算平面
- 运行方式
- 托管签名运行时——一次初始化，持续保温
- 函数库
- 445 个应用数学与工程模块
- 热调用
- 0.83 ms（finance.npv，实测值）
- 附带
- computation_hash——已知溯源，TypeScript ≡ Python 字节一致
确定性封套
运行时bundle 0.1.0 · sha256 已锁定
精度float64
线程数1
输入input_hash——执行前加盖戳记
VI三项保证
快。
0.83 ms热态计算——实测数据，非标称值
- 查询层：亚毫秒级，进程内执行
- 一次预热（约 110 秒），此后持续保温
精确。
4,564完全确定性能力
- float64 · 单线程 · 锁定运行时
- TypeScript 与 Python 输出字节级一致
无需训练。
0针对您的 schema 的训练
- 连接即可提问——无需微调，无需嵌入
- 4,778 项预置能力随契约一同交付
4,778 项能力契约中，4,564 项本身即为确定性——数据来源于随每个 SDK 附带的哈希锁定能力契约，非宣传材料。
VII数据所在之处
进程内无需密钥 · 无需守护进程
- CSV
- TSV
- JSON
- 记录集
- SQLite
- Excel
- Parquet
通过引擎连接凭据加密 · 数据不落地
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- Snowflake
- BigQuery
- ClickHouse
- Redshift
- S3
- GCS
- Azure Blob
- Redis
- Neo4j
- Elasticsearch
- REST