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如何瞬间提升AI的准确度？

发布日期：2024-06-03 13:05:38 浏览次数： 1672

Chat2DB Pro 1.2.0

支持AI数据集
支持openGauss数据库
支持SUNDB数据库
优化MongoDB数据库使用
修复MySQL调节字段排序的问题
修复无法解析MySQL函数的问题
修复SSH链接复用问题
优化查看所有表的视觉和功能
优化执行结果展示方式，insert、update等不再会占用一个Tab

自定义AI数据集：精细化问答的基石

自定义AI数据集作为Chat2DB的一项核心特色，自定义AI数据集赋予了Chat2DB用户前所未有的灵活性，允许在系统中构建专属的问答数据集。无论是整合多个数据库中的表，还是未来针对特定业务场景调整数据集或者Excel，用户都能轻松实现，确保每一次问答都能紧密贴合实际需求，达到前所未有的精准度。

轻松构建AI数据集

你可以在数据源下建立该数据源的AI数据集。可以将一个或多个不同数据库中的表放在一个AI数据集内。无论是单一数据库还是跨库组合，皆可纳入同一数据集，构建多元化的信息池。你也可以在每个数据库下的tables节点上，右键查看所有表来将指定的表添加到AI数据集内。

随着业务发展，数据结构难免变化，适时右键数据集，选择“重新同步”，即可保持数据集与实际数据库的一致性。

更详细的操作文档请查看：https://docs.chat2db-ai.com/docs/ai-chat/ai-data-collection

进一步提升生成答案的准确度

不规范的命名：在许多情况下，业务团队在创建数据库表和字段时，可能出于历史原因、个人习惯或是缺乏统一标准，导致表名和字段名命名不规范、含义模糊。例如，使用缩写、简称或是内部代码，这对外部系统或AI来说可能难以理解其确切含义。

缺乏详细的注释：在数据库设计中，有时表和字段可能缺少充分的注释，这使得AI难以准确把握数据的上下文和业务逻辑，影响了其对数据结构的理解深度。

Chat2DB通过允许用户编辑表名、字段名及其注释，Chat2DB提供了机会来明确表达数据的真实意义和用途。比如，将“usr_id”重命名为“user_identifier”，并在注释中详细说明其作用（如“唯一标识用户账户的ID”），这样AI就能更准确地识别数据元素的作用，从而在回答问题时提供更为精确的答案。

即使在业务层面存在一些限制，如数据来源多样性、系统集成复杂性等，Chat2DB的这一特性仍然允许用户通过调整数据集的表述方式，使其更贴近AI理解和处理的最优格式。这种灵活性有助于弥合业务与技术之间的差异，确保即使在复杂多变的业务环境中，AI也能有效地利用数据资源，为用户提供高质量的服务。

允许用户对AI数据集进行编辑，是Chat2DB为了优化AI性能、提升服务质量和用户体验所采取的重要举措。它不仅解决了因数据命名不规范带来的理解难题，也展现了在日益复杂的业务环境中，如何通过技术手段促进人机之间更有效的沟通与协作。

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感谢您的支持，让我们一起前行，不断探索和改进，为您带来更优质的服务与体验。

官网：https://chat2db-ai.com/zh-CN
Github：https://github.com/chat2db/Chat2DB
下载：https://chat2db-ai.com/zh-CN/download

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