在ETL中调用AICHART的API，执行问句，并比对预置的结果数据，将比对结果信息写入数据库，仪表盘展现。
注意：该工具推荐由熟悉Smartbi产品的人员使用，例如实施人员；不推荐业务用户使用
【nla_test】：关系数据源，推荐Mysql，用于保存测试结果数据
【NLA_log】：MongoDB数据源，连接NLA中内置的记录日志的MongoDB
【冒烟测试】：ETL资源，从Excel文件读取用例，由大模型比对测试运行的结果和点赞结果，测试结果数据写入【nla_test】
【点赞测试】：ETL资源，从【NLA_log】数据源读取点赞用例。由大模型比对测试运行的结果和点赞结果，将测试数据写入【nla_test】
【测试数据分析】：数据模型，直连【nla_test】的数据模型
【NLA测试结果看板】：仪表盘，基于【测试数据分析】的测试结果信息展示
【NLA热销车】：【冒烟测试】的用例数据模型
在bi服务器建立【NLA_log】和【nla_test】两个数据连接。
路径：数据连接--》数据连接--》Nla测试
NLA_log是配置的aichat的mongodb库，配置之前要保证能连aichat的mongodb服务，是用来读取点赞信息。
(注意：需要找网络管理员开放可以对应的端口(默认27017)出来，如果是同网段可以修改aichat的yml文件，把对应的端口(默认27017端口)开放出来)。
配置【NLA_log】数据源：IP是AIWeb的IP
具体配置方法：NoSQL数据源-MongoDB数据连接 - Smartbi Insight V11帮助中心 -
上传mongodb 连接jar文件如下：
Nla_test是MySQL库，存放的是测试后的结果。
路径：数据准备--》自助ETL--》Nla测试
3.1.1：必须先进行点赞操作
3.1.2配置aichat账号密码
3.1.3修改数据模型ID
3.1.4使用【V3_筛选点赞问句】的自助ETL创建新表【nla_test】，这个表就是存放测试结果的
3.2.1.配置字符集charset=UTF-8
3.2.2 使用【V3_执行一个会话】的自助ETL创建新表【batch_tes_rs】，这个表就是存放测试结果的
路径：数据准备--》作业流--》NLA测试–》V3_点赞测试_串行
4.1参数配置
路径：运维设置--》参数定义--》NLA测试–》V3_点赞问句ID
4.2.添加参数
4.3执行作业流
路径：数据准备--》数据集--》NLA测试–》自动化测试数据分析
路径：分析展现--》分析报表--》NLA测试–》测试结果看板
