DataWorks:Improve accuracy by using a knowledge base

Configurar modelos de perguntas

Acesse a página da base de conhecimento e clique na aba Question Template. Adicione um novo modelo de pergunta de duas formas:

• Adicionar um modelo pela interface.

  1. Na página da base de conhecimento, clique em Add para abrir a página Create Question Template.

  2. Configure os parâmetros do modelo de pergunta:

     Parâmetro	Descrição
     Question	Defina uma pergunta comum usada em uma sessão. Exemplo: Monthly sales trend of Product B in Store A. A pergunta pode incluir variáveis no formato ${parameter_name}. Se definir variáveis, forneça valores enumerados ou de exemplo no campo Parameters. Exemplo: Monthly sales trend of ${commodityName} in ${shopName}.
     SQL	Forneça uma consulta SQL precisa e executável com base na pergunta. Se a pergunta contiver um ${parameter_name}, o SQL também deverá incluir um parâmetro com o mesmo nome. Exemplo: SELECT shop_name, commodity_name, sales, month FROM ads_order_table WHERE shop_Name = ${shopName} AND commodity_Name = ${commodityName} ORDER BY month;
     Parameter	Se usar variáveis como ${parameter_name} na pergunta ou no SQL, forneça uma lista de valores possíveis ou de exemplo aqui. Exemplo: ${parameter_name}: ["value1","value2","value3"]
     Datasets	Conjuntos de dados aos quais este modelo se aplica. Se estiver vazio, aplica-se globalmente.

  3. Após concluir a configuração, clique em Save.

• Importar modelos em massa a partir de um arquivo.

  1. Na página da base de conhecimento, clique em Import and Add.

  2. Na caixa de diálogo de importação, clique em Download Template. No arquivo de modelo, preencha as colunas Question Template, Template Script, Template Parameters e Datasets. Os parâmetros são os mesmos usados na configuração pela interface.

  3. Arraste e solte o arquivo local ou clique em + na caixa de diálogo para selecionar o arquivo a importar.

  4. Após adicionar o arquivo, clique em Confirm.

Configurar o gerenciamento de termos

Acesse a página da base de conhecimento e clique na aba Term Management. Adicione um termo de duas maneiras:

1. Adicionar um termo pela interface.

   1. Clique em Add para abrir a página Create Term.

   2. Configure os principais parâmetros do termo:

      Parâmetro	Descrição
      Term	Palavra comum ou especializada usada na comunicação e análise de negócios. Exemplo: month-over-month.
      Alias	Sinônimos, abreviações, nomes completos ou traduções do termo. Pressione Enter após cada alias para adicionar vários aliases.
      Datasets	Especifica os conjuntos de dados aos quais este termo se aplica. Se deixado em branco, o termo se aplica globalmente.

   3. Após concluir a configuração, clique em Save.

2. Importar termos em massa a partir de um arquivo.

   1. Na página da base de conhecimento, clique em Import and Add.

   2. Na caixa de diálogo de importação, clique em Download Template. No arquivo de modelo, preencha as colunas Term, Alias, Description e Datasets. Os parâmetros são os mesmos usados na configuração pela interface.

   3. Arraste e solte o arquivo local ou clique em + na caixa de diálogo para selecionar o arquivo a importar.

   4. Após adicionar o arquivo, clique em Confirm.

Configurar lógica de negócios

Acesse a página da base de conhecimento e clique na aba Business Logic. Adicione lógica de negócios de duas maneiras:

1. Adicionar lógica de negócios pela interface.

   1. Clique em Add para abrir a página Create Business Logic.

   2. Configure os principais parâmetros da lógica de negócios:

      Parâmetro	Descrição
      Business Concept	Nome de um conceito comum na comunicação e análise de negócios. Exemplo: valid order.
      Logic Explanation	Definição do conceito de negócio. Exemplo: ord_cnt_1d > 0 indica um pedido válido.
      Datasets	Especifica os conjuntos de dados aos quais esta lógica de negócios se aplica. Se deixado em branco, a lógica se aplica globalmente.
      Field	Associe o conceito de negócio a campos específicos de tabela do conjunto de dados selecionado.

   3. Após concluir a configuração, clique em Save.

2. Importar lógica de negócios em massa a partir de um arquivo.

   1. Na página da base de conhecimento, clique em Import and Add.

   2. Na caixa de diálogo de importação, clique em Download Template. No arquivo de modelo, preencha as colunas Business Concept, Logic Explanation, Associated table fields e Datasets. Os parâmetros são os mesmos usados na configuração pela interface.

   3. Arraste e solte o arquivo local ou clique em + na caixa de diálogo para selecionar o arquivo a importar.

   4. Após adicionar o arquivo, clique em Confirm.

Editar um objeto da base de conhecimento

1. No painel de navegação à esquerda, clique em Knowledge Base para acessar a página da base de conhecimento.

2. Na aba do tipo de objeto desejado, clique em Operation na coluna Edit.

   Os parâmetros são os mesmos descritos em Configurar a base de conhecimento.

Pesquisar um objeto da base de conhecimento

• Para encontrar um objeto, acesse a aba relevante, insira uma palavra-chave na caixa de pesquisa e pressione Enter.

• Você também pode clicar em um objeto da base de conhecimento para visualizar seus detalhes.

Excluir um objeto da base de conhecimento

Para remover um objeto, localize-o na aba apropriada e clique em Operation na coluna Delete.

Cenário

Uma empresa de e-commerce usa o ChatBI para analisar dados de vendas. O esquema da tabela subjacente é o seguinte:

• Nome da tabela: ads_order_table

• Campos principais: shop_name (nome da loja), product_name (nome do produto), sales_amount (valor das vendas), order_date (data do pedido) e valid_order_flag (sinalizador de pedido válido, onde 1 indica um pedido válido)

Caso 1: Valor dos modelos de perguntas

SELECT SUM(sales_amount)
FROM ads_order_table
WHERE shop_name LIKE '%East China%'
  AND product_name LIKE '%iPhone%'
  AND order_date >= '2026-02-01'
  AND order_date < '2026-03-01';

SELECT SUM(sales_amount) as total_sales
FROM ads_order_table
WHERE shop_name = ${shopName}
  AND product_category = ${productCategory}
  AND order_date >= ${startDate}
  AND order_date < ${endDate}
  AND valid_order_flag = 1;

${shopName}: ["East China Flagship Store", "South China Flagship Store", "North China Specialty Store"]
${productCategory}: ["iPhone", "iPad", "MacBook", "AirPods"]
${period}: ["last month", "this month", "last week", "this week"]

SELECT SUM(sales_amount) as total_sales
FROM ads_order_table
WHERE shop_name = 'East China Flagship Store'
  AND product_category = 'iPhone'
  AND order_date >= '2026-02-01'
  AND order_date < '2026-03-01'
  AND valid_order_flag = 1;

Caso 2: Valor do gerenciamento de termos

WITH monthly_sales AS (
  SELECT
    DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') as month,
    SUM(sales_amount) as sales
  FROM ads_order_table
  WHERE shop_name = 'East China Flagship Store'
    AND valid_order_flag = 1
    AND order_date >= '2026-01-01'
    AND order_date < '2026-03-01'
  GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')
)
SELECT
  (curr.sales - prev.sales) / prev.sales * 100 as mom_growth_rate
FROM monthly_sales curr
JOIN monthly_sales prev
  ON prev.month = '2026-01'
  AND curr.month = '2026-02';

Caso 3: Valor da lógica de negócios

SELECT SUM(sales_amount)
FROM ads_order_table
WHERE shop_name = 'East China Flagship Store'
  AND order_date >= '2026-02-01'
  AND order_date < '2026-03-01';

SELECT SUM(sales_amount) as valid_sales
FROM ads_order_table
WHERE shop_name = 'East China Flagship Store'
  AND order_date >= '2026-02-01'
  AND order_date < '2026-03-01'
  AND valid_order_flag = 1
  AND sales_amount > 0;

Verificar a base de conhecimento

Após configurar a base de conhecimento, verifique se ela funciona corretamente:

1. Faça perguntas em uma sessão do ChatBI: Use as perguntas de exemplo dos seus modelos de perguntas configurados e verifique se o SQL gerado atende às suas expectativas.

2. Teste o reconhecimento de termos: Use aliases de termos configurados (como "MoM") nas suas perguntas e observe se o ChatBI os compreende corretamente.

3. Valide a lógica de negócios: Faça perguntas envolvendo conceitos de negócios (como "valid order") e verifique se o SQL gerado inclui as condições de filtragem de lógica de negócios corretas.

4. Compare resultados: Registre a mudança na precisão das respostas antes e depois de configurar a base de conhecimento para quantificar a melhoria.