大模型在chat bi 场景下的优化思路

背景

大模型的出现使chat bi 成为一种可能，自然语句的交互，极大的提高了数据分析的效率，也极大的降低了用户使用的门槛。下面主要列出几点提高自然语句转成SQL的技巧。本文在不对大模型进行微调的情况下，通过工程的角度进行优化效果。

提示词模版

问题
xx表结构
xx回答问题的规则
1.比如只能用clickhouse的语法
2.不能使用哪些函数
3.xx

表结构注释

要对每一个字段进行详细注释，区分维度字段和指标字段。可以用不同的前缀来进行区分。对于有歧义的要进行详说明

create table user{
id int ,
dim_group_id int commnet ''
create_time long comment 'the unit is second'
online_count int commnet 'on line user'
}

示例数据

对于一些问题的理解，光看表结构是不理解的，对于人类也是一样，如果能理解表内容的话。能极大的提高对问题的理解。
在提示词模版里加入对示例数据

id	dim_group_id	create_time	online_count
1	10	1723899555	10
1	11	1723899655	12
1	12	1723899655	22

给出示例答案

给出问题，再给出答案，相当于教一次大模型

比如，要看group_id是10的，现在的在线人数，有可能大模型不理解在线人数啥意思，会把online_count 加起来然后给出正常的SQL，就能理解了，这样有其它的相关问题，它就能正常解答了

语法验证

可以通过一些开源代码对生成的SQL进行验证，是否有语法错误，如果有错误的话，可以把结果返回给大模型，让大模型重新生成语句。

外挂知识库

上面提示词模板那，有表结构，那表结构是从哪里来的呢。
知识库里的结构可以类似

XX 业务对应哪些表

可以先由大模型，挑选出合适表，然后再由代码去找到表结构，再继续组装提示词模板。当然也可以直接把表结构向量化到数据库里，直接从数据库检索。