...
- 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，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。
- 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；
4.3 配置示例
业务方面，满足以下场景情况需配置知识：
- 存在同义词：尽可能列举相同含义但是不同问法的词语；
知识名称 | 知识内容 | 启用状态 |
|---|---|---|
用户分布 | 用户分布是指“用户数” | 启用 |
销售人员; |
客户经理 | ( |
销售人员;客户经理) |
是指“客户经理” | 启用 | |
姓名 | 问句中涉及到**姓名**字眼时，**姓名**是指用户名称 | 启用 |
公线公变是指公变客户
启用
- 业务上特有的规范：一般是业务规则/规范，或则按照一定业务规则执行。
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 |
专变客户是指**用户类别名称**为**公线专变客户**和**专线专变客户**的汇总数据，处理时需要将**公线专变客户**和**专线专变客户**的数据求和汇总为**专变客户**
启用
诉求 | 是指受理业务类别不为空 | 启用 |
进入第三档阶梯电价
当用户问句包含"第3档"时 按如下步骤执行代码：
第1步：默认增加阶梯类型='年阶梯'过滤去查询去年同期计费电量年累计 小于第三档电量 的 去年同期计费电量年累计、第三档电量、计费电量、计费电量同比增长率的数据记为df1 ;
第2步执行计算如下： df1['第二档剩余电量'] = df1['第三档电量']- df1['计费电量年累计'];
第3步执行计算如下： df1['本期预测值']=df1['计费电量']*（1+df1['计费电量同比增长率']）;
第4步执行计算如下： 新增字段 **进入第3档** 逻辑: 使用apply函数对每行数据判断:if本期预测值-第二档剩余电量大于 0则为true 。筛选出**进入第3档** 为true的数据并同时展示“本期预测值”和第二“档剩余电量”。
启用
欠费回收
当问句中涉及“完成”及“欠费回收”字眼时，进行如下处理：
-- 第一步获取条件下的实收电费、实收日期
-- 第二步获取应收电费
-- 第三步汇总实收电费、最大实收日期
-- 第四步过滤出应收电费等于实收电费，获取 应收电费、实收电费、实收日期，过滤条件：应收电费大于0且实收电费大于0
启用
催收重点
一、获取数据,无需分析数据
注意：**需要3个sql_json通过查询3张表获得3个dataframe去merge**，每张表都对用户编号降序；
#### 获取欠费金额大于0的用户信息：用户编号、用户名称、欠费金额、扣款结果；
注意：**发生催收一定是欠费金额大于0** 、**时间和组织维需要输出**、**剔除用户编号中的#null等空数据**
#### 通过**用户交费情况事实表**中获取 **城关供电所** 的用户编号、高频交费时段；
注意：**高频交费时段**(需要新增字段)，逻辑如下：
a、横向比较**近一年**指标名为："1至5日"、"6至10日"、"11至15日"、"16至20日"、"21至25日"、"26日至31日"的这六个指标值大小，获得横向最大值对应的列名(列名要保持前面列举的指标名一致)；
b、新增**高频交费时段**列，value等于上面获得的列名；
#### 通过**客服_客服工单信息**中获取 **城关供电所**受理业务类别名称、三级业务子类名称（conds中忽略年月）；
注意：**诉求风险**（需要通过**受理业务类别名称**新增字段），逻辑如下：
a、受理业务类别名称为“投诉”或"意见"的为高诉求风险；
b、受理业务类别名称不为"投诉"或"意见"的为中诉求风险；
c、受理业务类别名称为空的为低诉求风险；
#### 需要将上述3个Dataframe通过**用户编号** left join后才能获得最终Dataframe，字段必须遵循：
**columns**=["用户编号","用户名称","高频交费时段","欠费金额","受理业务类别名称","三级业务子类名称","扣款结果","诉求风险"]
二、对上面最终的Dataframe进行分析，**分析**模板参考如下:
#### 交费时间风险,根据当前欠费用户，高频交费时段越靠近月末的，风险越高，筛选并展示出这些用户信息；
#### 欠费金额风险,按照欠费金额大小降序，取TOP10；
#### 诉求风险,对用户进行聚合，统计欠费用户的**受理业务名称**的sum次数和平均欠费金额并展示；
#### 自动缴费用户,对扣款结果不等于**交易成功**的用户进行统计分析并展示；
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；
知识名称 | 知识内容 | 启用状态 |
|---|
售电量;电量;用电量;售电情况
(售电量;电量;用电量;售电情况)是指**计费电量**，且**用户类别名称**not like **考核表户**
启用
缴费;现金缴费用户数 | 当问句中涉及**缴费**字眼时，根据**实收日期**来做时间条件 | 启用 |
工商业;一般工商业 | (工商业;一般工商业)是指用电类别为：工商业及其它用电、普通工业和商业 | 启用 |
- 全网统一口径且数据模型中没有该指标:
知识内容
启用状态
穿透式
-- 抄核收穿透式指标包含电子化结算率、 电费发行率、 电费差错率 、陈欠电费回收率、自动对账率、分散复核率
-- 其中陈欠电费回收率是指**电费回收统计项目名称**为合计的数据
启用
分项
(欠费分项;分项欠费)默认展示"欠电费"、 "欠违约金","欠其他","欠电度电费"、"欠基本电费"、"欠力调电费"、"欠附加费"、"欠电能电费"、"欠输配电费"、"欠市场化分摊电费"、"欠上网环节线损电费"、"欠系统运行费"
启用
预收冲抵
预收冲抵是指**预付电费统计项目名称**的成员为电费区间合计的本月冲抵金额的数据
启用
三个档次
三个档次是指字段"档次"包含'第一档','第二档','第三档' ，不包含空值，日期维走核算年份,如果查用户数的话，应该使用"核算用户数"指标
启用
5. 知识上架流程
- 知识采集：由知识团队获取业务知识，并按照配置方案填入《ZHYS-智能问数知识评审表-2025-xx-xx》；由知识团队获取业务知识；
- 知识评审：由技术专家和业务专家参与评审，对知识进行权威性认证；
- 测试与验证：在测试环境中配置业务知识后，充分测试和验证，确保生成的SQL&Python符合预期。通过人工审核或自动化测试来验证，保持稳定。
- 知识发布：将该知识发布到生产环境，并测试验证。
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