真正推动Genie进步的关键因素
摘要
关于为销售/管道数据搭建Genie AI自然语言查询工具的实用技巧，强调精心策划的示例SQL和元数据比自由文本指令更有效。
我最近搭建了一个Genie空间，这样团队就可以用自然语言提出关于销售/管道数据的问题，而不必每次都等人手动编写SQL。分享真正起作用的因素，因为这并非我起初预料的那样。当你想要教模型了解你的数据时，你可能会认为写大量指令是个好主意……但事实是，这并不是一个很好的方法。你写那些指令的框实际上并没有太大帮助。更有效的方式是将每段信息放在最合适的位置。这样模型能更好地理解你的数据。模型从数据中学习，当每个事实都在其位置时：
- 表和列描述优先
- 少量精心策划的示例问题+SQL对
- 声明的连接关系，包括基数
- 仅对无结构的内容使用自由文本指令
如果你正在这样做，要点如下：
1. 把自由文本指令框视为最后的手段，而不是主要工具！！
2. 精心策划的示例SQL比你添加的任何自由文本都有效
3. 构建一个小型的问题到预期SQL映射的基准，并在每次更改后测试
4. 在元数据层修复错误答案，而不是通过提示
希望这有帮助！
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