...
- 提升模型理解能力：通过配置业务知识，模型能够更好地理解业务领域的特定术语、逻辑和规则，从而生成更准确的MQL语句；
- 应对复杂业务场景：在业务逻辑复杂、数据模型不规范或多义词存在的情况下，配置知识可以帮助模型避免生成错误的MQL；
- 增强模型泛化能力：通过合理的知识配置，模型能够在面对新问题时，基于已有知识进行推理，提升泛化能力；
- 减少人工干预：通过配置知识，减少模型生成MQL后的人工修正工作，提升自动化程度。
3. 知识配置基本原则
3.1 配置原则
- 避免过度配置：不要过度依赖业务知识，避免让模型过于依赖外部知识而失去泛化能力。业务知识应作为辅助，而不是主导。
- 准确性：确保业务知识的准确性和时效性，错误或过时的业务知识会导致模型生成错误的SQL语句。
- 简洁性：必要性原则：
- 只配置大模型无法正确理解的知识
- 优先通过模型自身能力解决问题
- 最小化原则：
- 用最简洁的语言表达知识
- 限定最小适用范围
- 避免包含无关信息
- 准确性原则：业务知识应尽量简洁明了，避免过于复杂的描述。过于复杂的知识可能会增加大模型的推理负担，降低生成SQL&Python的准确性。
- 确保知识内容描述准确
- 定期验证知识有效性
- 一致性原则：
- 同类知识采用统一表述方式，如条件允许，尽量将同类知识合并在一条知识中
- 避免知识间矛盾冲突
- 泛化性原则：
- 设计可类推的知识结构
- 避免针对特定问句的定制
3.2
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配置流程。
4. 知识分类及配置方法
4.1 知识分类
- 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“业务术语：业务领域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、计算等内容。例如，在金融领域“ROI”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。
- 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，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，需要提供自定义专有词库。
知识分类参考：
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序号
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知识类型
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分类描述
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细分分类
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细分描述
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1
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业务知识
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代表业务术语、业务含义、业务同义词，业务转换等
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专业术语与定义类
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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；
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2
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业务基础指标类
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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；
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3
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定制知识
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除却包含业务含义之外，需要按照制定逻辑执行业务需求。
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数据清洗与填充类
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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；
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4
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关键词执行规则类
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- 指出现特定关键词后执行计算的步骤或需指定的返回的内容：（如"率"触发乘100）；
- 模糊匹配逻辑。
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5
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时间维度类
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- 指定义时间范围（如“本月”指上个月）（如近半年推7个月）及时间相关时间字段（如实收时间）的过滤逻辑；
- 上周：当统计上周指标时，时间条件设置“年周”=上周
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6
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系统知识
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代表系统默认配置的一些知识。
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开发约束与规范类
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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。
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- 代码知识：防止大模型生成的代码出现错误、缺失，或者要求大模型按照我们指定方法来生成代码等。
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：（销售人员高度相关，可用英文分号分隔key中的关键词，如：（销售人员;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。必选：设置必选，该知识将作用于该模型的所有问句。
- 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；是：嵌入问句是将知识放入重要知识中。
- 否：该知识放入额外知识中；
在提示词中，重要知识的位置距离问句近，效果较好。在系统中要合理规范嵌入式知识的数量，避免过多导致的效果下降。
4.3 配置示例
业务方面，满足以下场景情况需配置知识：
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知识名称 | 知识内容 | 启用状态 | |||
|---|---|---|---|---|---|
当月;本月 | （当月;本月）指上个月的月初到月末 | 启用 | |||
诉求 | 是指受理业务类别不为空 | 启用 | 去年12月份，150万-200万资产客户有哪些，他们持有产品的类型有哪些，分别持仓多少 | 问句：去年12月份，150万-200万资产客户有哪些，他们持有产品的类型有哪些，分别持仓多少 | 启用 |
- 同词根-多词组-不同义词或容易产生歧义的指标：如果各个单位能统一口径可以配置知识，如果不能就不配置知识，由系统反问；
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