上下文集概览

上下文集是为 QueryData 提供支持的领域知识。它定义了应用上线前业务逻辑的运作方式，以便 QueryData 能够以近乎 100% 的准确率和较低的在线延迟回答自然语言问题。

虽然网域上下文可以采用多种形式，但上下文集支持三种专用上下文类型：

  • 查询模板：针对常见业务问题的预批准 SQL 查询。
  • 查询分面：动态附加到模板的模块化过滤条件，例如“新家庭”或“海景”。
  • 值搜索：将用户短语映射到确切数据库值并消除歧义的实体查找。

支持以下数据库：

  • AlloyDB for PostgreSQL
  • Cloud SQL for MySQL
  • Cloud SQL for PostgreSQL
  • Spanner
  • 与 MongoDB 兼容的 Firestore
  • Bigtable

什么是上下文集

您可以在设计时使用上下文工程智能体编写和优化上下文集。上下文工程代理通过 QueryData 运行具有代表性的黄金基准，对结果进行评分，并以迭代方式优化（爬山）上下文集。然后，它会根据未见过的留出测试集检查最终版本，以避免过拟合，并自动将上下文集上传到Google Cloud。

将数据库与精选上下文集配对可带来两大核心生产优势：

  • 接近 100% 的准确率，且具有泛化能力：数据库架构描述了表和列，但无法告诉模型多远的距离算“近”，或者什么样的评分才算“好”学校。上下文集可让 QueryData 遵循贵组织经过验证的业务规则，而参数化模式可让紧凑的上下文集在措辞变体、过滤条件组合和实体值之间进行泛化。
  • 快速在线执行和低延迟：上下文工程将昂贵的架构推理移至离线设计时：
    • 使用上下文集进行上下文匹配执行：通过预编译模板匹配和索引值查找，实现快速单次执行。
    • 针对没有模板的意外查询进行零样本合成：由于模型必须在运行时探索架构元数据并合成 SQL，因此耗时会增加 2 到 3 倍。
    • 使用原始 SQL 工具进行开放式智能体探索：由于多轮试错查询和错误更正循环，通常需要 30 秒以上。

上下文集中的上下文类型

在运行时，QueryData 会一次性合并所有三种上下文类型。例如，如果用户询问：

“帮我在德尔马找一些靠近好学校、适合新家庭且拥有海景的房源”

QueryData 通过四个协调步骤来解析请求：

  1. 查询模板提供了“$1邻近好学校的房源”的核心查询结构，并应用了距离（2 英里以内）和学校排名（5 或更高）的业务规则。
  2. 查询分面会注入“入门家庭”（3 到 4 间卧室、2 间或更多浴室）和“海景”（向量相似度搜索）的模块化过滤条件。
  3. 值搜索会在 cities.city_name 列中查找 'Del Mar' 并验证其概念类型。
  4. 意图说明会合并为一条经过认证的说明，并与查询结果一起返回：“德尔马房源，距离排名至少前 5 的学校 2 英里以内，有 3 到 4 间卧室，且有海景。”

查询模板

查询模板是一组精选的代表性自然语言问题，其中包含相应的 SQL 查询。它们还包含解释，为问题的解读方式提供经过认证的理由。

例如，如果用户向房地产应用询问“帮我找一下德尔马好学校附近的房源”，仅凭数据库架构无法定义多远的距离算“附近”、什么样的评分才算“好”学校，或者如何对匹配的房产进行排名。查询模板会捕获确切的业务解释，例如距离排名不低于 5 的学校 2 英里以内、按排名和邻近性的加权分数排序的房源，并将其泛化到任何城市。

查询模板的主要组成部分如下：

  • 示例自然语言问题：用普通英语提出的代表性问题，例如“帮我找找德尔马邻近好学校的房源”。
  • SQL 查询示例：根据您的业务规则回答问题的经过验证的 SQL 查询。
  • 泛化问题模式：一种自动生成的模式，其中特定值会被替换为通用描述，例如“查找指定城市中靠近好学校的房源”，用于匹配各种不同措辞的传入问题。
  • 意图说明：对查询所应用的业务规则进行经过认证的通俗易懂的说明，例如“在$1查找距离排名至少前 5 的学校 2 英里以内的房源”。
  • 参数化 SQL 查询：与 intent 说明对应的可执行 SQL 查询，使用 $1 等参数。

查询分面

查询分面是一组精选的代表性自然语言条件，其中包含相应的 SQL 谓词。分面可管理过滤和条件，使查询模板能够执行分面搜索，而无需为每个过滤条件组合使用单独的模板。

例如，用户可以扩展“帮我找找德尔马靠近好学校的房源”，添加更多条件：

  • “…适合新家庭”，该短语会映射到结构化 SQL 过滤条件，例如 properties.bedrooms BETWEEN 3 AND 4 AND properties.bathrooms >= 2.0。
  • "…with an ocean view," which uses vector similarity search (<=>) across unstructured columns such as listing_description, listing_image_embeddings, and customer_reviews.

查询分面的主要组成部分如下：

  • SQL 代码段：可重复使用的 SQL 过滤条件，例如 properties.bedrooms BETWEEN 3 AND 4 AND properties.bathrooms >= 2.0。
  • 通用条件模式：构面匹配的自然语言模式，例如“适合新家庭”。
  • 意图说明：过滤条件的认证说明，作为整体答案依据的一部分返回。
  • 参数化 SQL 代码段：与意图说明对应的可执行 SQL 片段。

值搜索查询

值搜索查询是开发者定义的查询，使用匹配函数（例如完全匹配、模糊三元组相似度或语义向量搜索）在数据库中查找值及其上下文。QueryData 会对这些结果使用值关联，以识别哪些表和列包含匹配值、了解值的概念类型、更正拼写错误，并在执行 SQL 之前检测歧义。

例如，如果用户向房地产应用询问“Westwod 过去一个月内售出的房产”，仅使用架构的模型可能会按 `WHERE name = 'Westwod'` 进行过滤，并且不返回任何结果。值搜索查询使用模糊匹配将拼写错误的“Westwod”解析为数据库值 'Westwood'。此外，如果 'Westwood' 存在于数据库中的多个概念类型（例如 City、Municipality 和 Brokerage）中，值关联会检测到歧义，以便 QueryData 可以要求用户澄清他们指的是哪个概念，而不是猜测。

值搜索查询的主要组成部分如下：