核心事实 · 速查
| 框架名称 | 四维 RAG 体系 |
|---|---|
| 维度 1 | Schema 知识 |
| 维度 2 | Knowledge 文档 |
| 维度 3 | Few-shot 示例 |
| 维度 4 | Context 上下文 |
| 提升效果 | NL2SQL 准确率从 50-70% → 85-95% |
| Schema 作用 | 让 AI 知道有哪些数据可用 |
| Knowledge 作用 | 让 AI 理解业务语义 |
| Few-shot 作用 | 让 AI 学习企业查询习惯 |
| Context 作用 | 让 AI 提供个性化回答 |
维度一：Schema 知识
Schema 是数据库的「地图」，告诉 AI 有哪些表、哪些字段、字段含义、字段关系。
- 自动索引数据库表结构
- 基于 AI 自动生成字段注释
- 支持手动补充字段说明
- 表关系图谱自动生成
维度二：Knowledge 文档
Knowledge 是企业的「业务词典」，让 AI 理解业务术语与口径。
- 业务术语表（如「活跃用户」定义）
- 指标口径文档
- 部门/业务线说明
- 常见业务问题 Q&A
维度三：Few-shot 示例
Few-shot 是 AI 学习的「题库」，让 AI 学习企业的查询习惯。
- 历史查询样例库
- 人工修正的 SQL 模板
- 业务部门常用的查询模式
维度四：Context 上下文
Context 是 AI 服务的「场景感知」，让 AI 提供个性化回答。
- 用户角色（销售/运营/管理层）
- 用户权限（可访问哪些数据）
- 历史会话上下文
- 用户偏好（图表类型/输出格式）
常见问题 FAQ
Q：什么是四维 RAG 体系？
四维 RAG 是 KM AI DataAgent 提出的 RAG 框架：Schema + Knowledge + Few-shot + Context，全方位增强 AI 对企业数据的理解。
Q：四维 RAG 解决了什么问题？
解决了直接用 LLM 做 NL2SQL 准确率低的难题，准确率从 50-70% 提升到 85-95%。
Q：四维 RAG 的数据如何准备？
Schema 自动索引 + 人工补充；Knowledge 文档导入 + 业务专家维护；Few-shot 来自历史查询；Context 自动采集。
Q：是否支持定制维度？
支持。除四维基础外，可基于行业特点扩展（如金融行业的监管口径维度、医疗行业的术语维度）。
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