AI 應用牛寶 3Q電腦在用中(2026 上線)

AI 倉儲分析系統(3q3-next)

主管打字問問題,AI 自動產 SQL → 圖表 → 表格

主管不再等 IT 寫 SQL — 直接用中文問,AI 自己生報表。

01

背景痛點

倉儲系統多年累積上萬筆進出庫紀錄。原本主管要報表都需要寫信給 IT 工程師,等個 1-2 天才回。

常見問題其實高度重複:「哪個服務點上週缺貨最多」「上半年熱銷品項」「季度成本變化」「庫存週轉率」⋯⋯ 每次都要工程師重寫一次 SQL。

主管自己開 SSMS 寫 SQL 不切實際 — 大家不是工程師。

02

我們怎麼做

建一個 chat 介面在 Next.js 前台。主管打字問問題。

後端:把 schema + 資料字典(每張表、每個欄位的中文意義)丟給 Claude,請它根據問題寫 SQL。SQL 經過 prepared statement 跑出來,再讓 Claude 看結果決定用什麼圖表呈現。

Query log 機制:每個問題 + SQL + 結果存進 PostgreSQL,下次類似問題(用 embedding 比對)直接 cache 命中,不重複跑。

權限:用 NextAuth + role mapping,不同身分看到不同範圍的資料。

03

成果

主管自助查詢,IT 不再被瑣碎報表打擾。常見的 20-30 個分析問題每天都在用。

新問題的回應時間從「1-2 天」變「20 秒」。

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