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问题分解: 将用户提问转化为计算机能理解的结构化信息。例如,问题涉及“销量表”、“品牌字段”、“时间范围字段”等。
意图识别: 明确用户真正想要的是“销量数据”,并且限定在北京市区、大众品牌和第一季度范围内。
比如“新能源汽车”是由“纯电动”、“插电混动”和“燃料电池”组成的;
又如“大众”旗下有哪些车型符合新能源条件。
用户问题:“广州市去年6月比亚迪新能源汽车销量?”
对应的SQL:SELECT SUM(sale_amount) FROM car_sales WHERE city='广州' AND brand='比亚迪' AND month='202306'
通过这样的“样本学习”,模型能更精准地生成SQL语句,从而快速完成数据查询。
SELECT SUM(sale_amount) FROM car_sales WHERE city='北京' AND brand='大众' AND month >= '202301' AND month <= '202303' AND motor_fuel IN ('纯电力', '插电混动', '燃料电池')
合理性校验: 检查结果是否异常。例如,如果销量数据过高或过低,系统会结合历史数据进一步验证。
合规校验: 确保查询结果不涉及敏感信息,比如过细的区域销量数据是否符合隐私政策。
1. 用户体验全面提升
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