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- 行业术语（名词）：当行业业务领域有特定的术语或缩写时，需要配置业务知识来帮助模型理解这些术语的含义。例如，在金融领域“ROI”代表“投资回报率”，在电力行业“公线公变”是指“公变客户”。”代表“投资回报率”。
- 业务逻辑：当业务逻辑复杂且不易通过简单的自然语言描述时，配置业务知识可以帮助模型更好地理解并生成正确的SQL。例如，专家模式－催收场景。。
- 多义词：当自然语言问句中的词汇有多重含义时，配置业务知识可以帮助大模型选择正确的解释。例如，“电量”可以“售电量”，也可以指“计费电量”，还可以指代其他电量。当自然语言问句中的词汇有多重含义时，配置业务知识可以帮助大模型选择正确的解释。例如，股票“交易量”可以“交易数量”，也可以指“交易金额”。
- 业务规则：当业务有特定的规则或约束时，配置业务知识可以确保生成的SQL符合这些规则。例如，某些维度只能取特定的值，模型维度要剔除一些值。
- 专有词库：若问句无法命中知识，分析后是分词的原因，比如“电能表检定情况”分词为：电能表、检定、情况。如果想要“检定情况”作为key，必须把“检定情况”作为专有词库，否则就要调整key为“电能表检定”。
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- 若问句无法命中知识，分析后是分词的原因，需要提供自定义专有词库。
知识分类参考：
序号 | 知识类型 | 分类描述 | 细分分类 | 细分描述 |
|---|---|---|---|---|
1 | 业务知识 | 代表业务术语、业务含义、业务同义词，业务转换等 | 专业术语与定义类 | 指定义业务术语含义等业务知识，用于统一专业知识，便于大模型理解匹配指标； |
2 | 业务基础指标类 | 指针对核心业务指标计算公式（如比率类、汇总类）提供的统计逻辑； |
3 |
用户与设备统计类
指用户类别、设备类型、行业分类的划分要求及统计规则用于数据筛选和分组统计；
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组织架构转换类
指明确组织层级映射规则（如一级=网级单位）、名称转换规则（如“市”转“供电局”）及层级过滤条件（如组织层级=三级）
定制知识 | 除却包含业务含义之外，需要按照制定逻辑执行业务需求。 | 数据清洗与填充类 | 指对数据质量条件的预处理：如空值填充（如空值转0）、数据去重（如剔除空用户编号）等； |
4 | 关键词执行规则类 |
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2. 模糊匹配逻辑（如"电价代码名称"匹配）。
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5 | 时间维度类 |
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6 | 系统知识 | 代表系统默认配置的一些知识。 | 开发约束与规范类 | 指规定代码实现的边界条件（如禁止返回JSON_SQL）、表关联方式（仅LEFT JOIN）及字段严格匹配要求，以及其他系统需要默认配置的知识。 |
4.2 配置方法
- 知识名称：即key，能否命中知识与key高度相关，可用分号分隔key，如：（抄表员;抄表人员;客户经理）,避免出现“情况”、“明细”、特殊字符（_%?*等）。
- 知识内容：即知识涵盖的详细信息，知识也是提示词的来源，该部分内容如果问句命中知识，会纳入提示词，由大模型进行理解学习。一般采用句式：
- “XXX”是指“XXXX”：，
- 当问句涉及或问到“XXX”，进行如下处理：xxx，
- 具体写法可参照1配置原则；
- 是否启用：分三个状态
- 启用：常用状态，知识默认启用。
- 禁用：弃用知识可选择禁用，或者删除。
- 必选：设置必须，该知识优先级高于启用。
- 嵌入问句：
- 是：嵌入问句是每个问句都会带上该知识，一般不用嵌入问句；
- 否：正常业务知识不用嵌入问句；
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