01核心痛点与需求
传统PostgreSQL schema信息不足，LLM难以一次性准确生成SQL查询；用户查询时只有部分schema相关，需要过滤以构建高效prompt，导致查询准确率和效率低下。
02产品解决方案
开发一个AI驱动的查询工具，自动分析PostgreSQL schema，智能识别与用户查询相关的表、列和关系，动态构建精简的prompt，提高LLM生成SQL的准确率。同时提供可视化结果展示和查询优化建议。
03变现与商业化路径
采用SaaS订阅模式，按用户数和查询量收费；提供免费试用版和高级版（高级版包含高级schema过滤、团队协作、权限管理等功能）。
04行动步骤
- 11. 开发MVP，实现PostgreSQL schema解析和LLM集成，支持基本自然语言查询。
- 22. 实现schema智能过滤算法，根据查询意图动态选择相关表列。
- 33. 在5-10个开发团队中进行beta测试，收集反馈并优化。
- 44. 增加可视化结果展示和查询历史记录功能。
- 55. 上线SaaS平台，提供免费试用和付费订阅。
- 66. 开展内容营销，发布技术博客和案例研究，吸引目标用户。
- 77. 根据用户反馈迭代，增加企业级功能（如SSO、审计日志）。
05风险提示
LLM生成SQL的准确性仍可能不足，需要持续优化；PostgreSQL schema复杂多变，过滤算法可能误判；市场竞争激烈，需差异化；数据安全和隐私问题需重视。