分析助手提供的「知识管理」功能，支持针对数据集进行字段含义、同义词配置等知识管理，让大模型更准确地理解不同行业的业务词汇、专业名词的含义，从而让业务一线用户也能更简单地进行对话式分析。
恰当的提问描述有助于您获取想要的图表和数据结论，但是每个用户的提问表达或知识背景可能都不相同。因此，产品提供了知识管理的功能，能够帮助用户解决以下问题：
- 让大模型能够识别、学习您所在的领域的专业知识或者行业黑话；
- 让大模型能够避免用户提问中不准确或歧义表达的问题；
- 让大模型能够避免理解的偏差。
3.1 功能入口与流程概览
知识管理的功能入口如下图所示：
整体的使用流程主要包含如下步骤：
第一步，确定需要进行知识管理配置的数据集字段；
第二步，确定需要配置的筛选条件，进行描述；
第三步，确定需要配置的计算逻辑，例如聚合、表达式等，进行描述；
第四步，进入对应的某个数据集的知识管理，逐一添加以上描述。
3.2 业务知识或行业黑话配置
您的数据源中可能涉及一些特定的知识、一些不常见的字段匹配、有多种含义的业务称呼等，直接提问可能无法让大模型理解相应的意思，需要您在提问前告诉大模型需要注意或学习的特定内容，在数据集的「知识管理」中进行业务词汇的配置，可以提升「分析助手」的准确性。 例如，涉及到特定含义的名词“老家”时，可以配置 “老家=北京=BJ=BeiJing”。下面以品牌零售行业的业务描述为例进行介绍。
3.2.1 确定字段
- 问题：2024年1月份落地的订单数
在某个部门内，订单「落地」指的是买家完成付款
知识配置 | 效果对比 |
|---|---|
3.2.2 确定字段和筛选值
- 问题：今年南区的订单数量
南区，指的是 下单经销商区域=华南
知识配置 | 效果对比 |
|---|---|
3.3 不准确、歧义表达配置
以汽车行业中常见的业务表达描述为例进行介绍。
3.3.1 确定字段
知识配置 | 效果对比 |
|---|---|
3.3.2 确定计算逻辑
知识配置 | 效果对比 |
|---|---|
|
3.4 模型理解纠偏
知识配置 | 效果对比 |
|---|---|
知识类型 | 常见问题举例 | 建议您在知识管理中进行配置的规范格式 |
|---|---|---|
计算指标 | 统计客单价最高的前10个商品名称 | 客单价=销售总额/购买用户总数 |
别名-指标 | 统计当天直播的订单数量 | 订单数量=闭环支付单量 |
别名-维度 | 近一周涨幅超过近一个月涨幅的指数基金 | 指数基金=基金类型 |
术语-过滤条件 | 家清分子赛道24年618大促GMV和去年同比 | 家清使用三级子赛道='家庭清洁'作为筛选器 |
术语-计算字段 | 上周的来厂工单有多少是来保养的？输出符合条件的工单量和车辆编码数量 | 车辆编码使用车辆编码VIN |
请列出重仓了三七互娱，销售状态为正常申购，且近一周收益为正的基金,查看基金代码和名称 | 重仓是指用较高的资金持有某股票 | |
自定义时间范围 | 每种订单模式的日均订单量、日均订单金额是多少？ | 1.日均是指某项数据或指标的总量除以这段时间内的天数 |
统计已经过期30天以上的商品数量 | 过期是指生产日期加上商品保质期超过了一定的时间 | |
SQL语法规范 | 找出净值在1以上且规模在5千万以上的中高风险股票型基金 | string类型的字段表达整型时要做类型转换 |
主播昵称“155斤应小姐” 是什么类型的达人作者标签 | 当关键词没有完全匹配字段时，过滤条件使用like | |
取数意图计算方式 | 对比本月和去年同期的维系率 | 对比=计算两者的差距 |
据学生的成绩评定等级 | 使用case when将等级分为优良中差 |
（1）本服务输出的内容均由人工智能模型生成。
（2）本功能适用人群：仅限于客户在内部、自有业务、自己使用，客户不得通过分析助手向公众提供生成式人工智能服务。