如何用AI做“数据分析助手”,让非技术人员能够通过自然语言查询数据库、生成报表?
产品经理问:“上个月用户活跃度怎么样?”模型生成的SQL只查了用户数,但产品经理其实想看的可能是“活跃用户占比”或者“不同渠道的活跃度”。自然语言太模糊了,模型猜不到用户真正的意图。 后来我们加了一个“意图澄清”环节:当问题模糊时,模型先反问几个选项,让用户选择。比如“您是想看总活跃用户数,还是按渠道划分的活跃用户?”虽然多了一步交互,但准确率大幅提升。另外,SQL生成最怕数据库结构变化,字段改名了,模型还在用旧名,所以需要定期更新schema描述,并且在生成时注入最新的字段注释。
#面试官最爱问的 AI 问题是......#
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