如何优化我的问答效果

为了大模型更好的理解您的数据和问题，获得更准确的回答，可以通过以下途径帮助您优化问答效果。本节主要从上传外挂知识、目前支持的提问类型和范围、如何规范提问等方面为您提供参考。

1 外挂知识库-知识注入

当数据字段或业务场景中存在专业名词、特定词、行业用语或黑话时，大模型可能会存在理解偏差，您可在【问数配置】中进行外挂知识的上传和管理，配置该空间下的知识和用词偏好，配置后，模型会学习该知识并将其用于数据查询和分析。

1.1 操作入口

先选择一个空间，进入空间后点击左侧菜单栏的“问数配置”菜单，选择“知识管理”，进入问数知识配置页面。

1.2 添加知识

在“知识管理”下点击“添加知识卡片”按钮，进行知识的添加。

添加描述词、详细定义/公式和近义词：

• 描述词：您在问数时可能涉及的私域知识，行业通用概念、新增计算字段、个人习惯表达等，如“最新周期”、“双十一”、“包邮区“。
• 详细定义/公式：该描述词所对应的具体业务知识解释或计算公式，请尽量关联表内字段，如“订单日期为每年 11 月 11 日”、“省份为江苏、浙江、上海”。
• 同义词：用于定义描述词在企业内的不同叫法，以便大模型识别不同的问法。请填写与描述词有近似表达意义的其他词汇或短语；

如果您还想继续添加，可以点击右侧的“+”图标，继续添加知识。填写完成后，点击右下角“确定”按钮，保存已添加的知识。

1.3 批量导入知识

单击“批量导入“按钮，唤起批量导入弹窗。您可以在页面上看到批量导入知识的详细要求，文件大小限制在 10M 以内。

单击下载知识模板可将模板下载到本地，供您参考。

点击或拖拽文件进行上传。

上传文件后单击“导入”。成功导入后即完成知识的批量添加，您可在知识管理列表页查看到最新添加的知识详情。

2 最佳实践

当前报表问数可支持以下几种分析能力，包含数据查询、数据排名、明细下钻、归因分析及洞察总结，您可参考提问，也可直接输入问题。目前，AI 助手可支持对一阶计算和一次查询类型的提问。您可在输入框输入“/”，唤起推荐问模板提示。以下为您按照数据提问的类型与分析能力列举了一些典型提问与示例。

2.1 数据查询与统计

当您希望基于原图表查询某个数据，快速统计最值、平均值、记录数时，可明确筛选条件和统计指标进行提问：

问题类别	提问模板	典型提问及回复示例
求和	「筛选条件，如：2024 年 」「华北地区 」 的「指标，如：销售额 」是多少?	2019 年 12 月北京地区和上海地区的销售额分别是多少？
最值	「筛选条件，如：2024 年」的「指标，如销售额 」最大值是多少?	2023 年成本最高的地区是哪个?
平均值	「筛选条件，如：华北地区」的平均「指标，如销售额 」是多少?	华北地区的平均销售额是多少？
记录数	「筛选条件，如 2024 年 」共有多少条明细数据?	2019 年一共有多少条关于服装的记录？

2.2 数据排名

对于前 n 名类的排名问题，您可明确筛选条件与排名指标来进行提问：

问题类别	提问模板	典型提问及回复示例
排名 TopN	「筛选条件，如：2024 年 」的「指标，如：销售额」前十名的「维度，如：城市」有哪些？	2019 年的成本前 10 名的省份有哪些？

2.3 明细下钻

对图表中已展示的数据，您可通过提问下钻获得更具体的、更低层次的数据明细，如原图表展示的是省份销售数据，您可提问获得某省份各城市的销售明细数据。提问前请确认是否存在可下钻的维度。

问题类别	提问模板	典型提问及回复示例
下钻	展示「筛选条件，如：9 月 」「东北地区」的「指标，如销售量」明细	展示 2019 年 9 月北京地区的成本明细

2.4 归因分析

当前的归因分析支持您对同一个维度下两个不同的值进行对比，需要您在提问中明确对比值 A 和对比值 B 以及对比条件，如“为什么北京比上海的销售额高”，为什么“3 月比 4 月销量高”。 如您的提问中缺少明确对比条件，如“为什么湖北省的销售额最高”，大模型将为您计算剩余其他维度的平均值，与提问项对比。

问题类别	提问模板	典型提问及回复示例
对比值归因	「「筛选条件，如 2024 年」的「指标，如销售额」为什么相较于「被对比筛选条件，如 2023 年」 高/低？	为什么 2019 年广东的成本比山东高？

2.5 洞察总结

针对报表中的原图表，您可通过提问获得洞察与总结：

问题类别	典型提问及回复示例
洞察	请帮我总结该图表内容