ChatBI后台操作指南

使用ChatBI前，需在ChatBI运营管理后台对数据源、问数主题、主题权限等进行配置。本文介绍后台的配置流程。

主题构成

在搭建主题之前，我们先理解什么是主题，可以参考下面这张图。

chatbi后台-01

步骤一：数据准备

搭建主题之前，我们首先需要选择合适的业务主题，从快速落地的视角考虑，我们建议数据集具备以下一个或多个特征：

数据已处理为ADS层宽表，可用于业务自助取数。
尽可能避免数仓层表达作为字段名称，例如ods_sales。请维护成具备业务含义的字段名，例如：销售金额。
如果字段名为缩写、业务常用语等特殊表达，请在字段注释中维护相应的业务含义。
避免字段与字段间的歧义或近义，例如，同一张表或多张表中都有字段叫“日期”，但日期的含义分别为订单日期和入库日期。

注意
建议首个主题的创建和测试，尽量先基于单表。在单表问答准确率达到80%后，再扩展其他表进行问答。

首次使用观远BI的用户，建议您参考帮助中心的接入方式，将数据「抽取」到观远BI中。

文件接入：接入文件类数据。
数据库接入：接入数据库类数据。
- 直连数据库：支持以下数据库直连
  - MySQL（数据库版本>=8.0）
  - Postgres
  - Starrocks
  - Doris
  - Hive
  - Presto
  - Trino
  - SQL Server
  - ClickHouse（数据库版本>=20.3.30）
- 抽取：以「抽取」方式对接数据库
  
  说明
  通过编辑的方式修改字段名或维护注释。

步骤二：主题创建

数据接入完成后，我们进入到Chat BI问数后台，地址为：http://xxx.xxx.xxx.xxx/chatManage（私有化客户请将/chatManage前的内容替换为自己的环境地址）。

点击「新建主题」，开启首个主题创建。

说明
支持对已创建主题进行「另存为」，快速新建主题。
创建主题时，必须填写主题名称和关联数据集。
- 主题名称（必填）：业务视角简单概括当前业务主题，会作为训练知识给到大模型。
- 主题描述（选填）：帮助业务用户了解当前主题可以解决哪些业务场景/问题，会作为训练知识给到大模型。
- 问答头像配置：默认为观远logo，可以由用户自行上传图片，进行前台问答头像变更。
- 欢迎语配置（选填）：默认第一行为欢迎语标题，第二行开始为正文内容。
- 关联数据集（必填）：问数回答的数据范围，目前版本仅支持添加抽取数据集，数据集描述、数据集结构和字段注释会作为模型学习知识。
创建主题时，可选添加分析训练知识和业务知识。如果在创建主题时没有准备好，也可以后续在主题详情页-错题集/业务知识集tab下进行填写。
- 错题集：添加业务问题+查询SQL对，例如之前有取数工单、取数模版等资料，可以添加成为该知识，供大模型举一反三。后续如果发现提问返回的SQL回答错误，也可以把问题+正确SQL加入到错题集，起到学习作用。
- 业务知识集：
  - 通用知识：每次对话都需要应用到的知识
  - 业务知识：“行业术语”、“业务常用语”、“指标口径定义”以文字版形式给到大模型学习
以上内容全部填写完成后，即可点击「保存」，完成主题创建。

步骤三：问数测试

主题创建完成后，我们可以基于已有知识或无知识的状态，进行一版裸测。

点击右上角的「测试」按钮，进入到测试界面。
在测试界面中，通过批量导入问题或添加单条问题来添加问题。
- 批量导入：批量导入时，下载Excel模板，将调研收集的用户问题及回答SQL填入，进行批量上传。
  
  说明
  问题列表样例中的回答SQL非必填，可以仅上传测试问题。上传文件后即开始文件内所有问题条目的测试。
- 单条添加：逐条录入问题与回答SQL，点击「确定」后即开始文件内所有问题条目的测试。
  
  说明
  回答SQL非必填，可以仅填写问题描述。
触发问题测试时，大模型会根据当前的数据表和知识，批量生成针对当前问题的SQL结果，系统执行该SQL检查其有效性。如SQL执行出错，界面会提示SQL有效性及批改结果错误。
1. 此时用户点击「批改」，可以看到当前大模型生成的SQL详情。
2. 如果此时没有答案集，建议用户点击「复制到答案集并编辑」，将SQL改正后保存，此时该问题将存储一份正确的SQL作为答案。如果已有答案集或已在答案集中维护了正确SQL，点击「添加错题集」，将本条问题加入知识库中。
3. 最后，返回到列表页，勾选本条问题进行重新测试。
对于没有答案集的问题，在SQL有效性为正确后，需要人工进行批改。
- 若数据结果正确，则点击标记为正确，本条测试问题判对，且大模型生成的SQL会自动录入到答案集中。
- 若数据结果错误，则参考第3步的流程，先维护答案集，再点击“标记为错误并添加至错题集”，进行知识录入维护。
对于有答案集的问题，系统会进行大模型生成SQL的执行结果与答案集SQL的执行结果比对，两者数据必须完全一致，则系统自动判定批改结果为正确；如数据不一致，则系统批改结果为错误。
- 对于系统判对的问题，可以人工再核验一版数据，评估是否要修改判定结果。
- 对于系统判错的问题，则参考第3步的流程，点击“标记为错误并添加至错题集”，进行知识录入维护。
在全部测试问题批改完成后，会生成测试准确率提示。

注意
建议主题测试准确率90%及以上后再投入生产。

步骤四：权限配置

对希望访问Chat BI前台进行问数/Chat BI后台进行智能问数的用户，先进行角色权限配置。
- 角色权限说明
  - 查看：控制是否能查看九宫格中Chat BI的问答入口。
  - 编辑：控制是否能看见BI导航栏中，Chat BI后台的入口。
  - 授权：控制Chat BI主题中，授权管理模块是否可见。
- 默认角色权限
  - 管理员：默认拥有查看、编辑、授权权限。
  - 普通用户：可授予查看、编辑、授权权限。
  - 只读用户：可授予查看权限。
- 自定义角色权限：当前支持针对自定义角色，可以进行Chat BI查看、编辑、授权功能的权限授予。
  
  说明
  BI 7.1.0及以上版本支持该功能
在主题配置完成后，切换到权限管理tab，可以进行主题权限配置。
- 若授予用户所有者权限，则该用户能在运营管理后台看到当前主题，并对主题名称、基础配置、知识库配置及权限配置进行修改；同时，用户能在问数前台对该主题进行提问。
- 若授予用户使用者权限，则该用户能在问数前台对该主题进行提问。
  说明
  权限管理配置对管理员不生效，即管理员能在前后台看到所有主题，并对其进行操作。

步骤五：业务试用

后台测试准确率达到90%后，点击「启用」按钮将主题上线，业务用户可在前台问数界面，看到全部已启用的主题。
业务用户在前台的全部问答内容，可通过对话历史进行查询。点击查看对话历史，可以看到用户对本次对话的问题、回答、查询SQL及相应反馈。
根据当次对话情况，如果用户反馈回答不正确或问题理解不正确，可以点击「运维日志」，查看本次会话召回的知识内容。如果有知识内容与用户反馈信息冲突，可以前往业务知识库和错题集，进行知识更新。
如果问题理解、知识召回均正确，但SQL生成错误，可以点击「加入错题集」，在SQL编辑框中输入正确SQL，作为good case给到大模型进行学习。