如何使用AI辅助生成SQL语句进行分析_DataV数据可视化(DataV)-阿里云帮助中心

本文介绍如何使用自然语言描述生成SQL查询语句（NL2SQL）。

前提条件

已登录DataV-Note智能分析平台。
已进入项目编辑器页面。

AI助手介绍

在每个 SQL单元中，嵌入了一个随时可唤醒的 AI 助手。该助手支持多轮对话，以更好地理解和满足用户的需求。当用户首次进行查询时，AI 助手通过分析提出的问题，从用户选择的数据集中挑选出合适的表来生成 SQL 语句。

说明

在选表的过程中，考虑了表信息的完备性以及其他多种因素，以确保高准确性。如果生成的 SQL 语句并非用户期望的结果，用户可以继续提出问题，AI 助手会对 SQL 进行修改和优化。同时，用户可以通过点击“中断上下文记忆”按钮来清除会话历史，这意味着 AI 助手将忘记之前的交互，使得下一次提问会开启一个全新的对话环境。

AI助手支持的操作

每个由AI生成的SQL语句，都可以通过右上角的三个按钮“添加到当前单元”、“拷贝当前代码”、“插入到新单元”进行相应操作。

选择CSV文件

在左侧目录树单击图标，进入元数据页签。
单击右上角的导入，打开上传文件窗口。
拖拽文件到虚线框或浏览本地文件后，单击打开。
说明
- 文件名称不能重复。
- 文件格式为.CSV格式。
- 文件大小不能超过500MB。
- 为了确保生成的SQL准确无误，请确认上传的CSV文件包含正确的表头。数据源中的表名称、注释、列名称和注释必须完整准确，并且文件编码应为 UTF-8。
创建SQL查询，将CSV文件加载到项目结果数据集中：

对结果创建新的SQL查询

在新创建的SQL单元中使用AI助手生成SQL

选择数据库中的表

创建SQL查询单元

选择数据集

AI助手使用

说明

每个SQL单元里都有一个AI助手，可随时唤醒，支持进行多轮对话。
第一次会话时，AI助手会根据用户问题从用户选择的数据集中选择适当的表来生成SQL语句。选表的准确性受到表信息的完备性，以及问题等多种因素影响。
如果生成的SQL不正确，可继续提问对SQL进行修正
点击“中断上下文记忆”按钮后，将遗忘会话历史。下次提问时，将开启新的对话。

执行SQL

如果一个单元格里有多条SQL，只运行最后一条SQL。

多轮对话修正SQL

如果生成的SQL不正确，可通过多轮对话，将SQL和错误信息提供给AI助手，让AI助手重新生成SQL。

示例：分析'双十一购物节'活动效果数据

1. 数据准备

创建一份示例数据源。

2. 表信息介绍

创建的示例电商数据表包含以下字段信息。

activity_info	活动信息表
activity_rule	活动规则表
activity_sku	活动商品关联表
base_attr_info	平台属性表
base_attr_value	平台属性值表
base_category1	一级品类
base_category2	二级品类
base_category3	三级品类
base_dic	字典表
base_province	省份表
base_region	地区表
base_trademark	品牌表
cart_info	购物车表
comment_info	评价表
coupon_info	优惠券信息表
coupon_range	优惠券优惠范围表
coupon_use	优惠券领用表
favor_info	收藏表
order_detail	订单明细表
order_detail_activity	订单明细活动关联表
order_detail_coupon	订单明细优惠券关联表
order_info	订单表
order_refund_info	退单表
order_status_log	订单状态流水表
payment_info	支付表
refund_payment	退款表
sku_attr_value	SKU平台属性表
sku_info	SKU信息表
sku_sale_attr_value	SKU销售属性表
spu_info	商品信息表
spu_sale_attr	商品销售属性表
spu_sale_attr_value	商品销售属性值表
user_address	用户地址表
user_info	用户信息表

3. 分析主题

要评估哪种类型的活动更能吸引消费者参与，我们需要先定义“参与度”和选择适合的数据来分析。通常，可以通过以下几个指标来评估活动的吸引力：

订单数量：活动期间产生的订单数量。
用户数量：参与活动的独立用户数量。
客单价（每个顾客平均订单金额）：这可以帮助我们理解顾客在活动中的消费水平。

如何使用AI辅助生成SQL语句进行分析