使用连接和大型语言模型评估艺术品（Ultorg 数据库界面）

Ultorg 最近推出了一个名为“用 AI 填充”的功能，该功能利用大型语言模型（LLM）来自动化数据库中的数据编辑操作。用户只需在 Ultorg 的视图中调整字段和连接，将需要 AI 参考的数据展示出来，然后为每个目标列提供简单的英语提示，即可让 LLM 生成相应的编辑内容。例如，在一个演示中，用户连接了美国国家美术馆数据库中的艺术作品表、时间线条目表以及其他相关表，然后让 OpenAI 的 GPT-4.1-mini 模型为每件艺术品生成美元估值，并将结果写入 Excel 文件。

要使用该功能，用户需要确保 Ultorg 版本为 2.2.0 或更高（2026-06-04 发布）。首次使用前，需要配置 AI 提供者（Anthropic 或 OpenAI）并输入 API 密钥。配置后，在编辑菜单中选择“用 AI 填充”，为每个要编辑的列输入提示，例如“艺术品鉴定估值（美元），用于保险目的”和“鉴定理由”。用户还可以在下方的大文本框中提供额外指令，并选择特定的 AI 模型。Ultorg 会为支持的提供者选择默认模型（如 claude-sonnet-4-6 或 gpt-4.1-mini），并隐藏不兼容的模型。

编辑过程是渐进式的：点击“确定”后，AI 生成的编辑会逐步显示在视图中，同时对话框保持打开。用户可以在此期间滚动或调整字段。如果用户提前取消，已暂存的编辑仍然保留，可以撤销（Ctrl+Z）。所有编辑完成后，LLM 会输出一段简短的总结性消息，指出提示中的歧义、难以决定的情况或处理中的假设。如果数据被分批处理，则最终显示的是各批次总结的汇总。

要永久保存编辑，用户必须点击“应用编辑”。在应用前，用户可以通过“放弃编辑”和撤销/重做（Ctrl+Z/Y）来对比修改前后的值。

该功能支持所有标准数据类型（数字、日期、时间戳等），Ultorg 会自动向 LLM 传递格式指令，用户无需手动编写。示例提示包括：“翻译为瑞典语”、“生成 20 条虚构支持工单的描述”、“从地址中提取街道名称”、“根据历史数据为销售线索打分（1-10）”等。LLM 甚至可以在多条记录之间保持上下文，例如让评论者对逐件艺术品变得越来越挑剔。

在数据量大时，Ultorg 会自动进行分批处理：当视图中数据超过约 100 KB（约 30K tokens）时，系统会将记录分成更小的批次，并通知用户。分批处理是透明的，但会导致 LLM 无法同时感知所有行，因此对于依赖上下文跨行的提示，用户应确保数据量不超过分批阈值。

Ultorg 桌面应用直接连接到 AI 提供者，而不是通过中间服务器。API 密钥存储在操作系统的用户目录中。目前支持的提供者包括 Anthropic（需付费）、OpenAI（需付费）以及其他兼容 OpenAI API 的提供者（需更改 API Base URL）。所有模型必须支持流式输出和结构化 JSON 输出。

发送给 LLM 的数据包括：Ultorg 硬编码的通用编辑指令、视图中当前可见的数据（包括已暂存的编辑）、字段名（而非数据库中的技术列名）、每个目标列的名称及其数据类型和是否允许空值的说明、用户为该列提供的指令、以及用户可能输入的额外指令。LLM 不需要编辑所有行，但只能编辑在点击“确定”时视图中可见的行。用户可以通过滚动加载更多行。

在操作运行期间，用户可以继续使用视图，但新的数据编辑会中断当前操作。文本字段在输出格式中会被自动排在前面，以便 LLM 在生成数值等字段时可以将“理由”类字段的推理作为近期上下文。