知识库简介

Datus Agent 知识库是一个多模态智能系统，将分散的数据资产转换为统一的、可搜索的存储库。可以将其视为"数据的 Google"，深入理解 SQL、业务指标和数据关系。

核心目的

• 数据发现：查找相关的表、列和模式
• 查询智能：理解业务意图并生成 SQL
• 知识保存：捕获和组织 SQL 专业知识
• 语义搜索：按含义查找信息，而非关键字

核心组件

1. Schema 元数据

目的：理解数据库结构并提供智能表推荐。

• 存储：表定义、列信息、样本数据、统计信息
• 能力：按业务含义查找表、获取表结构、语义搜索
• 用途：自动表选择、数据发现、schema 理解

2. 语义模型

目的：通过语义信息增强数据库 schema 以改进 SQL 生成。

• 存储：表结构、维度、度量、实体关系
• 能力：Schema linking、列使用模式、外键发现
• 用途：准确的临时 SQL 生成、智能过滤、正确的 JOIN 构造

3. 业务指标

目的：管理和查询标准化的业务 KPI。

• 存储：指标定义、主题树分类
• 能力：通过 MetricFlow 直接查询指标、指标优先策略
• 用途：一致的报告、消除重复 SQL、标准化定义

4. Reference SQL

目的：捕获、分析和使 SQL 专业知识可搜索。

• 存储：历史查询、LLM 摘要、查询模式、最佳实践
• 能力：按意图查找查询、获取相似查询、学习模式
• 用途：知识共享、通过示例优化、团队入职

5. 外部知识

目的：处理和索引领域特定业务知识，实现智能搜索。

• 存储：业务术语、规则、概念、层级分类
• 能力：业务术语语义搜索、上下文增强、术语解析
• 用途：Agent 上下文增强、术语标准化、知识传承

关键特性

• 统一搜索：跨所有知识域的单一界面
• 语义搜索：使用向量嵌入按含义查找
• 智能分类：自动分类和组织
• 可扩展：延迟加载、批处理、增量更新