10分钟快速快速体验一个Demo项目
- 本教程主要内容是通过现有MySQL数据库，在ChatBI中快速体验Demo项目的实施流程，涵盖数据库连接、数据建模、问答测试等重要步骤演示。
- 我们提供含Demo数据的MySQL数据库，您可直接连接并使用其中数据，快速体验整个实施流程。
目录
1. 基础概念
1.1 什么是数据建模？
数据建模是将数据库中的信息整理成"分析地图"的过程，目的是让BI软件理解数据间的关系，辅助生成报表和图表。
1.2 实体、事件、ER模型的区别
| 概念 | 通俗解释 | 例子 |
|---|---|---|
| 实体 | 要分析的"东西" | 客户、产品、订单 |
| 事件 | 实体之间发生的"动作" | 客户下单、产品出库 |
| ER模型 | 展示实体和关系的"地图" | 客户→订单→产品的连接关系图 |
2. 数据库连接
2.1 连接前需要准备什么？
- 数据源：DEMO-TEST
- 数据源类型：MySQL
- 是否只读：是
- 主机名/IP地址：139.224.53.201
- 端口：3306
- 数据库名称: demo-test
- 用户名: read_user
- 密码: myread
点击确定后需测试连接，顶部会显示连接成功。接下来即可开始建模工作，文档后续将以该数据库为例进行建模演示。
3. 建模操作
3.1 数据库选择表格
3.1.1 点击选表
3.1.2 点击数据库中的表
目前展示的是默认数据库中的所有表，若数据来自不同库，需在顶部栏输入其他数据库名称。确定所需表格后，点击 创建schema。
3.2 数据建模
3.2.1 建模方法论
本系统在三范式建模或雪花模型（维度建模）下可获得较好的问答效果，同时能降低ETL工作量，其中三范式建模效果最佳。建模案例如下：
关于三范式建模或雪花模型的相关文章，可点此查看。
除上述两种建模方式本身的要点外，还需注意以下内容：
要点一：一个概念尽量只存在于一处
举例：北京、上海等地理位置信息，可统一存储在一张地理位置表中，其他表通过外键关联到此表，而非在每张表中单独设置地理位置字段。
要点二：数据尽量清洗干净
举例：若企业数据中某子公司名为【北京】，会与地理位置【北京】产生冲突。当用户询问"北京今年业绩"时，系统会出现歧义（虽会二次询问用户意图，但会影响体验）。
以下为具体操作示例。
3.2.2 示例
在数据库管理界面选择需建立的实体表后，主要工作步骤如下：
为实体表选择语义模型
| 字段 | 解释 |
|---|---|
| ID | 主键，代表数据在表中的唯一性。实体类型的Schema必须包含ID属性；事件类型的Schema可包含或不包含 |
| 时间戳 | 事件类型的Schema必须包含该字段，代表事件发生时间（精确到秒）；实体类型的Schema不应包含此类型数据 |
| 名称 | 仅实体类型的Schema会出现，代表可通过名称查询某行数据（如人的姓名） |
| 分类 | 代表筛选维度，通常对应表中的多行数据（如性别分为男性和女性） |
| 实体 | 连接其他实体表的字段（外键），需填写ref配置项 |
| 字符串 | 基础类型，仅用于页面显示，系统不学习其内容，无法通过问答交互 |
| 数字 | Double类型 |
| 整数 | Int类型 |
| 货币 | 底层为double类型，支持问答中的货币转化（如默认单位为人民币，可自动转化为美元查询） |
| 百分比 | 底层为double类型，标识不可加性，UI以百分比形式显示 |
| 序号 | 底层为Int类型，影响实体返回顺序（值越小越靠前） |
| 布尔值 | Boolean类型 |
| 日期时间 | DateTime类型（系统无Date类型，均以DateTime存储） |
| 图像 | 底层保存图片URL，UI会显示图片 |
| 文件 | 底层保存文件URL，UI支持下载 |
操作说明
表中的ID和名称会分别对应数据库表的字段名和注释。需根据表的实际业务含义，为每个字段选择对应的语义模型，并为实体表添加同义词（帮助AI大模型准确定位字段或实体，提高问答准确性）。
实体表创建完成后，可在数据总览界面查看实际效果和检查数据：
为事实表选择语义模型
需通过产品、店铺等字段连接实体表，将语义类型设为"实体"并选择相应实体：
建立完成后，可运行建模检查、查看ER图，并检查数据：
事实表中关联的字段原本为ID，关联后会自动显示名称，可点击查看明细；若未显示明细，需检查字段对应关系：
模型搭建完成后，接下来制作自定义指标"达成率（销售额/目标额）"。
自定义指标
- 进入系统设置页面
- 选择指标所在的schema（表），设置指标名称、同义词，以及是否可加、是否发布。
本教程指标为跨事实表指标，门店选择任意即可；若涉及专家模式中的默认条件，需选择带有默认条件的表作为指标的schema。
- 点击代码列的"点击修改"按钮，系统提供基于问答模式的指标设置，通过简单语言定义即可。
确定后点击保存，若保存失败，说明系统无法理解"销售额""目标额"的含义，需检查字段名及其同义词，确保可在问答中被成功解析。
现在整体的建模环节已经基本完成，记得回到业务建模界面点击重新学习所有表
等待1分钟左右学习，完成后即可进入问答测试环节。
4. 问答测试
4.1 问答示例
为保证数据查询准确性，本产品的问答方式需遵循"维度+指标"公式。示例如下：
- 今年各门店的达成率
其他问答示例： 2. 上季度销售额门店top5 3. 3月份女士羊绒衫销售额 4. 去年女装的销售额 5. 销售额最高的门店各产品销售额占比
4.2 问答效果及处理方式
以问题2为例：
若结果正确且问题被大模型完全识别（未识别内容会标记为红色），可添加到测试用例（仅logicform），方便后续改动后检查：
如果问答方式变一下，用到我们没有设置好的指标，未识别的语言会标红，这时你需要去点击侧边的查看sql，里面分别有sql、logicform，以及我们大模型是如何分词的：
一般情况下，标红的情况是大模型没有找到建模中相应的指标，需要去完善同义词。数据错误去检查sql和logicform。
4.3 测试用例检查
在建模过程中，很多细节很难一次性全部完善，为了判断我们原有的相关问题是否发生变化，我们可以一键运行测试用例去检查之前的测试用例，去检查一些实际的问题。来到页面点击运行测试用例，并且查看结果：
这里我故意制造了一些麻烦，我们可以看到改动后出现了logicform不匹配的问题：就是logicform发生变化就会显示红叉：
我们就可以点击红叉进去检查logicform发生了什么变化：
明显左右两边的logicform对不上了，并且右侧还有error报错，这个时候就需要去检查建模了。
如果说这个右边的新logicform在客观判断下是正确的，点击重新生成，即可更新测试结果：
这样测试的完整流程就结束了。