36. 某 AI 系統架構師正在為一個電子商務資料湖(Data Lake)設計系統。該資料湖儲存數百億筆使用者點擊紀錄，並作為企業主要的分析資料來源。系統需讓非技術背景的行銷人員能以自然語言查詢數據洞察(如：上個月台北市購買 3C 產品的女性轉換率為何？) ，同時滿足高精確性、可擴展性，支援資料庫層級的權限控管與查詢審計，並確 保查詢結果可由資料庫引擎精確執行。在此情境下，下列何者為最適合的系統架構？
(A)協同過濾(Collaborative Filtering) ：根據歷史查詢推薦相似問題的答案，無法執行新問題的即時計算；
(B)檢索增強生成(RAG) ：讓 LLM 檢索相關資料後生成回答，但無法可靠執行大規模數值聚合與精確統計查詢；
(C)生成對抗網路(GAN) ：用於生成合成資料或模擬數據分佈，可用於資料擴增，但不 適合即時查詢與資料庫聚合運算；
(D)Text-to-SQL Agent：由 LLM 將自然語言轉換為 SQL 查詢，交由分散式資料庫執行， 兼顧自然語言彈性與資料查詢精確性