会话数据分析

本文介绍如何进行一个“会话数据分析”主题的创建及配置，主要分三个步骤：

1. 准备相关文件
2. 调用接口向量化并存储
3. 配置主题文件
   asdfasd ^[1]

1、准备工作

准备好三个内容，

• 业务库表结构
  当前业务主题所涉及的库表结构，不要遗漏也不要多余。表和字段的注释要有且精确。
• 业务词条
  当前业务主体所涉及的专业术语及解释，便于大模型理解。比如当前行业，或客户特定的一些表述，如：三大主体税种、财年的定义等。
  业务词条非必须，可以后续根据回答效果，进行补充。
• SQL示例
  为了提高回答的准确些，给大模型提供一些SQL示例，比如一些高级、复杂业务的SQL示例。
  SQL示例非必须项，可以后续根据回答效果，进行补充。

2、【文件向量化解析存储】接口说明

把内容向量化并存储，目前是通过调用小乐AI的后端微服务的“文件向量化解析存储”接口完成。该接口说明：

● URL： api/vector/fileParse
● Method：POST

2.1 请求头

2.2 表单参数

2.3 接口调用示例

2.4 文件格式说明

分为三个部分：文本、desc、sql。后两者根据文本的类型可选。
每个文本采用两空白行分割！

3、向量化并存储

接下来就是调用上述描述的接口，对业务库表结构、业务词条、SQL示例向量化并存储。

注意：不同主题、不同类型的内容，最好存放在不同的collection中，collectionName名称自行定义，比如：lczChatBI_ERP、lczChatBI_ERP_entry、lczChatBI_ERP_sample，分别存放库表结构、业务词条、SQL示例。

下面列出三个例子：
业务库表结构

库表结构文件里，没有使用desc、sql内容。

业务词条

业务词条文件里，没有使用sql内容。

sql示例

sql示例，包括了问题、业务逻辑说明和sql三部分。

4、配置主题信息

主题配置信息在微服务的 subject/businessSubject.json 文件中。
新增或修改一个主题对象：

  {
  "subjectId": "1",                                      #主题ID
  "subjectTitle": "销售分析",                            #主题标题
  "desc": "销售分析，包括销售明细、销售员、产品、供应商",   #主题描述
  "dbStructureCollection": "lczChatBI_ERP",             #库表结构存储的向量库名
  "samplesCollection": "lczChatBI_ERP_sample",          #sql示例存储的向量库名
  "entrysCollection": "lczChatBI_ERP_entry"             #业务词条存储的向量库名
  }

主题文件修改后，需要重启微服务。