一、数据问答系统的整体架构
数据问答系统的架构可分为三大层次：
存储层（Storage）：系统知识与数据的基础，包括业务逻辑、行业知识、数据元信息和预计算值（牧算值）。
计算层（Computing）：系统的核心引擎，由多个智能代理（Agent）协同处理用户问题，包括问句优化、问题分类和SQL生成与优化。
记忆层（Memory）：系统的智能性保障，负责对话上下文和任务状态的存储和管理，支持多轮对话和复杂任务的连续性。
二、存储层：智能问答的知识基础
存储层为系统提供了回答问题的知识储备和数据支撑。它是整个架构的底座，包含以下四个模块：
业务逻辑
功能：存储与企业相关的业务计算公式和逻辑规则，用于回答涉及数据计算的问题。
案例解析：用户问题：“今年的净利润率是多少？”
系统通过业务逻辑模块调用预设公式：
数据库中已存储净利润为500万元，营业收入为2000万元，计算结果为25%。
最终系统回答：“今年的净利润率为25%。”
行业知识
功能：提供行业特定的术语定义、规则规范和最佳实践，为系统解答行业专业性问题提供支持。
案例解析：用户问题：“建筑项目的综合造价指标是多少？”
系统查阅行业知识库，定义“综合造价指标”为“单位面积造价”。
根据数据库中的建筑面积和总造价数据，计算得出每平米造价。
最终回答：“该建筑项目的综合造价指标为每平米3000元。”
数据元信息
功能：存储数据库的元数据信息，包括表结构、字段定义和字段关系，为SQL生成提供关键支持。
案例解析：用户问题：“1月份的总销售额是多少？”
系统通过数据元信息模块确认：
销售额对应字段为sales_amount。
时间字段为sales_date。
最终生成SQL查询语句：
牧算值（预计算值）
功能：存储高频使用的计算结果或中间结果，提升查询效率。
案例解析：用户问题：“昨天的订单转化率是多少？”
系统从牧算值模块直接调用预存的转化率数据，而非重新计算。
返回结果：“昨天的订单转化率为5.2%。”
ChatAgent：对话记忆与问句优化
功能：
维护对话上下文，实现多轮对话。
优化用户问句，消除歧义。
案例解析：用户连续提问：
“去年Q1的销售额是多少？”
“今年同期呢？”
ChatAgent通过上下文记忆将第二个问题补全为“2023年Q1的销售额是多少？”。
系统分别回答：“2022年Q1销售额为400万元，2023年Q1销售额为450万元，同比增长12.5%。”
SelectorAgent：问题分类与路径选择
功能：
根据问题类型进行智能分类。
确定最优的处理路径。
案例解析：用户问题：“今年的退货率是多少？”
SelectorAgent识别问题为“统计分析”类型。
系统选择适合的SQL生成路径，最终返回“退货率为2.3%”。
SQL GeneratorAgent Team：SQL生成与优化
SQL生成团队由多个子模块组成：
SQL Agent：生成初始SQL语句。
Verifier Agent：验证SQL与数据库的兼容性。
Refiner Agent：优化SQL性能。
NL2SQL+HuoX：结合大模型生成复杂SQL。
案例解析：用户问题：“查询2023年第一季度按地区分组的销售额。”
SQL Agent生成基础SQL语句：
Verifier Agent发现部分字段存在分区索引，建议调整分区。
Refiner Agent优化语句以提升查询效率，最终返回结果。
对话记忆
功能：维护多轮对话的上下文。
案例解析：用户提问：
“去年净利润是多少？”
“同比增长率呢？”
系统通过对话记忆补全第二个问题为“去年净利润与前年相比的同比增长率是多少？”并回答“增长率为15%”。
任务记忆
功能：记录用户的任务执行状态，支持复杂任务。
案例解析：用户问题：“按地区统计今年的销售额。”
系统记录任务状态。
用户追加提问：“江苏省呢？”系统直接返回江苏省数据，无需重新查询。
问题解析：
ChatAgent优化问题。
SelectorAgent分类为“数据查询”。
SQL生成与优化：
SQL GeneratorAgent Team生成SQL并优化：
财务分析：实时查询关键指标
案例：“2023年的毛利率是多少？” 系统回答：“2023年的毛利率为36.2%。”
运营监控：快速监测业务数据
案例：“今天的转化率是多少？” 系统回答：“今日转化率为4.8%。”
战略决策：支持管理层制定决策
案例：“过去三年的行业增长率是多少？” 系统回答：“行业增长率为8.5%。”
SELECT SUM(sales_amount)FROM salesWHERE sales_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
系统执行SQL并返回：“2023年1月的总销售额为500万元。”
三、计算层：问题处理的核心引擎
SELECT region, SUM(sales_amount)FROM salesWHERE sales_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'GROUP BY region;
四、记忆层：持续性的智能保障
五、完整案例：从问题到答案的全流程解析
用户问题：“查询今年1月至3月的总销售额。”
SELECT SUM(sales_amount)FROM sales_partition_2023WHERE sales_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31';SELECT SUM(sales_amount)
3.答案返回：系统回答“今年1月至3月的总销售额为1200万元。”
