functioncall与数据库之间的问题 #770

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Aa123456 · 2025-08-17T15:58:20+08:00

Aa123456 commented

2025-08-17 15:58:20 +08:00

老师好，我想为面试准备个项目，现在想实现4个功能，1，2，3，代码我写了，我主要是用function call，streamlit 写的，目前报错了，但我写的也有点简单，有的不知道怎么写，能远程帮忙看看，指导一下吗？

找表：用户输入：帮我查找某某表表名及基本信息。
后台实现：

先做意图识别，做完后召回三种不同意图识别的表，一种召回是根据表名，你需要去维护知识库，然后告诉大模型表的关键词，比如我说工单表，缩写是SR，然后他用SR去匹配表名，召回回来几个表，比如说3个；第二种根据注释召回3个；第三种根据常用的说法，比如说用户画像的那堆表，然后召回3个表。这三个召回，召回回来9张表，选择top3作为推荐的前3，top3可以根据这9张表的使用情况，下游使用比较多的，重要性就比较高，使用频率就比较高，然后把它放在前边去top。

大部分场景是根据注释去匹配，但是有个问题，好多表的注释不规范，召回的准确度就大打折扣，为了提高召回准确度，要做召回的增强，就是RAG ，需要给表做预处理，把注释给加上标签，如果注释写错了，把它改对，如果注释写的不够完善，在注释里做个完善，标签丢进去。

这样的话，相当于三个意图的召回，尽可能的准，做排序，排序之后取top3或者top5，取完之后，再去取元数据里面取一些这个表对应的一些信息，如：表几点产出，是不是分区表，最新分区是多少，等等，这些信息给他上赏，然后返回这些信息。
2. 找口径：
用户输入sql需求，后台分析用到的表并编写出sql
3.智能取数：
在2的基础上，查出数据
4.诊断分析：
诊断分析是最难的，因为即使能够提供知识库加数据特征，再加prompt的方式，可能就是让大模型学习到基础的知识，但是一般到深水期之后，业务需要一些更深入的一些诊断分析，所以这个比较难，我们现在也没有做的特别好，里面用了很多的规则，它的意图可能触发到某一个链路上，这个链路就会尽量把它的这个问题确定下来，确定成什么样的分析，我们把以前的经验那些知识库等让大模型再学习，让它生成一个可视化的结果，有图表有文字，分析一下，比如昨天淘宝首页某某渠道的订单量涨了或者跌了，为啥涨为啥跌呀，但这只是比较基础的分析，比如我是一个刚上岗的客服，返回的结果可能有用一些，如果是资深人员，可能就解决不了问题，所以还在探索。

老师好，我想为面试准备个项目，现在想实现4个功能，1，2，3，代码我写了，我主要是用function call，streamlit 写的，目前报错了，但我写的也有点简单，有的不知道怎么写，能远程帮忙看看，指导一下吗？ 1. 找表：用户输入：帮我查找某某表表名及基本信息。后台实现：先做意图识别，做完后召回三种不同意图识别的表，一种召回是根据表名，你需要去维护知识库，然后告诉大模型表的关键词，比如我说工单表，缩写是SR，然后他用SR去匹配表名，召回回来几个表，比如说3个；第二种根据注释召回3个；第三种根据常用的说法，比如说用户画像的那堆表，然后召回3个表。这三个召回，召回回来9张表，选择top3作为推荐的前3，top3可以根据这9张表的使用情况，下游使用比较多的，重要性就比较高，使用频率就比较高，然后把它放在前边去top。大部分场景是根据注释去匹配，但是有个问题，好多表的注释不规范，召回的准确度就大打折扣，为了提高召回准确度，要做召回的增强，就是RAG ，需要给表做预处理，把注释给加上标签，如果注释写错了，把它改对，如果注释写的不够完善，在注释里做个完善，标签丢进去。这样的话，相当于三个意图的召回，尽可能的准，做排序，排序之后取top3或者top5，取完之后，再去取元数据里面取一些这个表对应的一些信息，如：表几点产出，是不是分区表，最新分区是多少，等等，这些信息给他上赏，然后返回这些信息。 2. 找口径：用户输入sql需求，后台分析用到的表并编写出sql 3.智能取数：在2的基础上，查出数据 4.诊断分析：诊断分析是最难的，因为即使能够提供知识库加数据特征，再加prompt的方式，可能就是让大模型学习到基础的知识，但是一般到深水期之后，业务需要一些更深入的一些诊断分析，所以这个比较难，我们现在也没有做的特别好，里面用了很多的规则，它的意图可能触发到某一个链路上，这个链路就会尽量把它的这个问题确定下来，确定成什么样的分析，我们把以前的经验那些知识库等让大模型再学习，让它生成一个可视化的结果，有图表有文字，分析一下，比如昨天淘宝首页某某渠道的订单量涨了或者跌了，为啥涨为啥跌呀，但这只是比较基础的分析，比如我是一个刚上岗的客服，返回的结果可能有用一些，如果是资深人员，可能就解决不了问题，所以还在探索。

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