实现AI和BI整合的初步思路和探索-Part2

实现AI和BI整合的初步思路和探索-Part2

在上一篇中我提到了一个B站最新的一个LangChain 1.0的SQL Agent的视频，通过提供给SQL Agent的tools，可以引导大模型先查看数据库下都有哪些表，然后查看指定表的结构，最后再将这些相关表关联在一起生成查询，完全符合我们在处理相应问题时的处理逻辑。
这种场景在处理简单问题或者数据结构比较简单的时候，没有问题，但是当我们的相应表的关联逻辑如果比较复杂，我们很难相信也很难指定让大模型能生成正确的查询时，有什么解决方案吗？
这个时候我们就要结合AI+BI的能力，也就是让大模型和DWH一起协同来解决。
在DWH中，除了标准的维度模型，在此基础之上面我们还可以创建一个data mart层，这个是DWH领域常见的一种方式，以前都是供report，dashboard和data mining用的，这里我们也可以供LLM使用。
接下来我们创建这个DWH中的data mart层，这个过程很类似于Power BI中的数据建模，就是将所有相关的表JOIN在一起，然后生成一个宽表，里面只保留可能用到的字段，这样一来，就解决了大模型自己JOIN可能丢失关键逻辑，以及提示词空间的问题。如果大模型理解不了相应的字段内容，我们还可以将字段重新命名成更容易理解的方式来帮助大模型，把可操作和调整的范围完全掌握在自己手里。
首先，回顾一下相应的表结构。

在SQLServer中，通过以下代码将相关事实表和维度表整合在一起，也就是通过人工的方法把相应的数据进行整合，避免大模型只根据字面的意思无法加入特定的逻辑。（BTW：以下代码简单粗暴，纯做演示用，实际项目中仅供大家参考。）

1. SELECT p1.EnglishProductName, p2.EnglishProductSubcategoryName, p3.EnglishProductCategoryName,
2.     cust.AddressLine1 as CustomerAddressLine, cust.BirthDate as CustomerBirthDate,
3.     cust.CommuteDistance as CustomerCommuteDistance, cust.DateFirstPurchase as CustomerDateFirstPurchase,
4.     cust.EnglishEducation as CustomerEducation, cust.TotalChildren as CustomerTotalChildren,
5.     cust.YearlyIncome as CustomerYearlyIncome,cust.FirstName as CustomerFirstName, cust.LastName as CustomerLastName,
6.     promotion.EnglishPromotionName, promotion.EnglishPromotionCategory, promotion.EnglishPromotionType, promotion.DiscountPct,
7.     terr.SalesTerritoryRegion, terr.SalesTerritoryGroup, terr.SalesTerritoryCountry
8.     ,[CurrencyKey]
9.     ,[SalesOrderNumber]
10.     ,[SalesOrderLineNumber]
11.     ,[RevisionNumber]
12.     ,[OrderQuantity]
13.     ,[UnitPrice]
14.     ,[ExtendedAmount]
15.     ,[UnitPriceDiscountPct]
16.     ,[DiscountAmount]
17.     ,[ProductStandardCost]
18.     ,[TotalProductCost]
19.     ,[SalesAmount]
20.     ,[TaxAmt]
21.     ,[Freight]
22.     ,[OrderDate]
23.     ,[DueDate]
24.     ,[ShipDate] INTO [AdventureWorksDW2016].[dbo].[DataMartInternetSales]
25.   FROM [AdventureWorksDW2016].[dbo].[FactInternetSales] fact
26.   LEFT JOIN [dbo].[DimProduct] p1 on fact.ProductKey=p1.ProductKey
27.   LEFT JOIN [dbo].[DimProductSubCategory] p2 on p1.ProductSubcategoryKey=p2.ProductSubcategoryKey
28.   LEFT JOIN [dbo].[DimProductCategory] p3 on p2.ProductCategoryKey=p3.ProductCategoryKey
29.   LEFT JOIN [dbo].[DimCustomer] cust on fact.CustomerKey=cust.CustomerKey
30.   LEFT JOIN [dbo].[DimPromotion] promotion on fact.PromotionKey=promotion.PromotionKey
31.   LEFT JOIN [dbo].[DimSalesTerritory] terr on fact.SalesTerritoryKey=terr.SalesTerritoryKey

复制代码

然后生成新建的表生成CREATE TABLE的脚本，以备后续的大模型提示词用。可以看到通过这种方式，提供给大模型的schema信息就短了很多。

1. CREATE TABLE [dbo].[DataMartInternetSales](
2.         [EnglishProductName] [nvarchar](50) NULL,
3.         [EnglishProductSubcategoryName] [nvarchar](50) NULL,
4.         [EnglishProductCategoryName] [nvarchar](50) NULL,
5.         [CustomerAddressLine] [nvarchar](120) NULL,
6.         [CustomerBirthDate] [date] NULL,
7.         [CustomerCommuteDistance] [nvarchar](15) NULL,
8.         [CustomerDateFirstPurchase] [date] NULL,
9.         [CustomerEducation] [nvarchar](40) NULL,
10.         [CustomerTotalChildren] [tinyint] NULL,
11.         [CustomerYearlyIncome] [money] NULL,
12.         [CustomerFirstName] [nvarchar](50) NULL,
13.         [CustomerLastName] [nvarchar](50) NULL,
14.         [EnglishPromotionName] [nvarchar](255) NULL,
15.         [EnglishPromotionCategory] [nvarchar](50) NULL,
16.         [EnglishPromotionType] [nvarchar](50) NULL,
17.         [DiscountPct] [float] NULL,
18.         [SalesTerritoryRegion] [nvarchar](50) NULL,
19.         [SalesTerritoryGroup] [nvarchar](50) NULL,
20.         [SalesTerritoryCountry] [nvarchar](50) NULL,
21.         [CurrencyKey] [int] NOT NULL,
22.         [SalesOrderNumber] [nvarchar](20) NOT NULL,
23.         [SalesOrderLineNumber] [tinyint] NOT NULL,
24.         [RevisionNumber] [tinyint] NOT NULL,
25.         [OrderQuantity] [smallint] NOT NULL,
26.         [UnitPrice] [money] NOT NULL,
27.         [ExtendedAmount] [money] NOT NULL,
28.         [UnitPriceDiscountPct] [float] NOT NULL,
29.         [DiscountAmount] [float] NOT NULL,
30.         [ProductStandardCost] [money] NOT NULL,
31.         [TotalProductCost] [money] NOT NULL,
32.         [SalesAmount] [money] NOT NULL,
33.         [TaxAmt] [money] NOT NULL,
34.         [Freight] [money] NOT NULL,
35.         [OrderDate] [datetime] NULL,
36.         [DueDate] [datetime] NULL,
37.         [ShipDate] [datetime] NULL
38. ) ON [PRIMARY]

复制代码

把以上脚本加入到提示词中：

1. {{#sys.query#}}
3. 你是一个数据库专家，专注SQLServer的SQL语句生成。
4. 以下是相关表结构：
5. ***考虑到篇幅排版，这里省略建表脚本，实际使用请粘贴建表脚本至此。
7. 请将用户的请求转换成相应的SQL查询。
8. 直接生成SQL查询，只返回SQL查询，不要生成其它任何内容。
10. {{#sys.files#}}

复制代码

这样用户就可以针对这张表来进行提问。

可以看到基于我的这几个测试用例，整个过程还算靠谱。
接下来做进一步的功能改进，我们尝试加入Row Level Security因素。
这里我们通过Territory进行筛选，也就是模拟一个让一个销售岗位的人只能看到其岗位的数据。
为了模拟这个功能，首先在工作流开始部分加一个下拉列表参数，里面加入DimSalesTerritory表的所有值，并加一个ALL在列表中。
其中ELSE部分的LLM模块的提示词大概如下所示，提示词中加入了对销售区域的筛选：

1. {{#sys.query#}}
3. 你是一个数据库专家，专注SQLServer的SQL语句生成。
4. 以下是相关表结构：
5. ***考虑到篇幅排版，这里省略建表脚本，实际使用请粘贴建表脚本至此。
7. 请将用户的请求转换成相应的SQL查询。
8. 直接生成SQL查询，只返回SQL查询，不要生成其它任何内容。
10. 将{x}SalesTerritory加入到对SalesTerritoryRegion的筛选。
12. {{#sys.files#}}

复制代码

接下来首先看我的工作流：

可以看到我加了一个IF条件分支，当用户选择ALL的时候走一个LLM，否则走另外一支的LLM。这样做是因为在告诉大模型处理ALL和指定值的逻辑时，LLM返回的SQL语句总是莫名其妙。所以这里将逻辑通过IF分支做了简化。（BTW:也是为了自己的血压，所以真不想跟大模型扛下去了，脾气不好的真的会被气到，赶上辅导孩子写作业了。。。）
接下来看下运行结果。

一些其它的细节：
有时大模型对字段的理解会有问题，比如销售区域会去找字段Sales Promotion。
为了辅助大模型的理解，在系统提示词里，我加入了以下内容：

1. 销售区域和销售岗位对应的字段是SalesTerritoryRegion。
2. 促销名称对应的字段是EnglishPromotionName。

复制代码

从大模型的推理能看到这些内容是有被参考到的。
此外还需要留意，不同大模型的反馈是不同的，除了他们可能会以不同的方式气到你之外，后续的处理代码也会不同，比如，如果替换成了DeepSeek V3.1，那么就没有Think部分的输出，也就是后面就不需要去Split了。
其它问题：
实际应用中，如果Dify是被嵌入到其它平台中的，那么如何实现RLS是个问题，主要是其它平台的用户信息如何传递到Dify的工作流。这个会在后续慢慢探索。当然如果是同样的逻辑在LangChain里去实现就灵活的多了。

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