FAQ #

项目有没有体验的地址？ #

A: Playground访问地址：http://117.72.46.148:9080

初始启动后为什么能显示DEMO问答对话？ #

A: 为了便于快速体验，系统内置DEMO语义模型，且实现了基于规则的解析器，所以不需要大模型也可以进行问答对话。不过，规则解析器能力有限，推荐仅用于测试验证，生产使用还是需要大模型解析。

是否自带大模型服务？ #

A: 项目内置langchain4j社区提供的demo API key，但单次请求openai大模型限制在1000 token，因而只能用于快速体验。要正常体验问答对话，请自行申请大模型服务。

支持哪些大模型服务？ #

A: 当前主要支持兼容open_ai接口协议的大模型服务，比如GPT、GLM、DeepSeek、Qwen、Moonshot等。文心和混元正在验证中，敬请期待。

是否支持文本知识库？ #

A: 当前主要聚焦于结构化数据的问答，文本数据将在未来版本加入支持。

是否支持多轮对话？ #

A: 自0.9.2版本起已经支持多轮对话，但默认是关闭的，需要在助理配置里开启。

重启系统后为什么配置的助理/模型数据丢失了？ #

A: 系统默认使用H2内存数据库，如果需要持久化存储需配置DB，参考文档

系统默认的账号和密码是什么？ #

A: 系统默认创建的用户有admin, jack, tom, lucy, alice，密码都是：123456

如果要用我自己的数据进行测试，我至少需要经过哪些步骤 #

A: 连接数据库 -> 构造模型(创建指标和维度) -> 组装数据集 -> 创建助理和工具

是否可以提供接口供第三方应用调用？ #

A: 可以，启动系统后查看swagger接口文档：http://localhost:9080/swagger-ui/index.html

有哪些国内的大模型服务对接？ #

A: 当前我们验证过一些主流大模型服务，其申请链接如下表所示：

【语义模型】和【数据集】有什么区别？ #

A: 简单来说【数据集】比【语义模型】高一个层次，是直接面向应用的字段集合。从建模过程来说，先构建语义模型，在模型下创建指标和维度，最后从多个语义模型下选择指标和维度来创建数据集。那【数据集】存在的意义是什么？一方面，类比下数据库中的视图，可对底层数据表进行封装，从而对应用层屏蔽多表关联，在Text2SQL中能降低LLM的生成难度。另一方面，通过数据集可以对不同应用暴露不同的字段组合，从而实现灵活的访问控制。

是否可以定制few-shot示例？ #

A: 当前，配置few-shot示例门槛相对较高，涉及question、schema、sql多个信息的手动编辑，所以系统暂时不开放。取而代之的更简便方案，是在助理层面设置【示例问题】，系统会自动在后台对每个示例问题运行问答，将自动生成的中间schema和结果sql以【记忆】形式保存下来。如果助理开启了【记忆评估】，可经过【LLM】和【人工】两种方式对记忆做审核，以决定是否开启作为后续问答的few-shot。

使用ollama时，问答出现"在Python中xxxx"的如下图错误？ #

A: 请升级ollama到最新版本