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Commit 7f73916

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feat(prompt): add clarification strategy for ambiguous user questions
- Add clarification check as step 2 in SQL generation process - Add clarification-policy rule with must-clarify and should-clarify triggers - Add few-shot examples for clarification scenarios: - Ambiguous field names - Missing aggregation dimensions - Unclear filter conditions - Overly broad questions - User questions about SQL meaning - Enforce JSON response format for all scenarios including clarifications - Use complex 3-table schema in examples (sales_order, product, customer) 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <[email protected]>
1 parent a6dcec0 commit 7f73916

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‎backend/templates/template.yaml‎

Lines changed: 143 additions & 32 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -12,14 +12,15 @@ template:
1212
process_check: |
1313
<SQL-Generation-Process>
1414
<step>1. 分析用户问题，确定查询需求</step>
15-
<step>2. 根据表结构生成基础SQL</step>
16-
<step>3. <strong>强制检查：验证SQL中使用的表名和字段名是否在<m-schema>中定义</strong></step>
17-
<step>4. <strong>强制检查：应用数据量限制规则（默认限制或用户指定数量）</strong></step>
18-
<step>5. 应用其他规则（引号、别名、格式化等）</step>
19-
<step>6. <strong>强制检查：验证SQL语法是否符合<db-engine>规范</strong></step>
20-
<step>7. 确定图表类型（根据规则选择table/column/bar/line/pie）</step>
21-
<step>8. 确定对话标题</step>
22-
<step>9. 返回JSON结果</step>
15+
<step>2. <strong>强制检查：问题是否存在歧义或信息缺失？若是，立即返回澄清请求，不要继续后续步骤</strong></step>
16+
<step>3. 根据表结构生成基础SQL</step>
17+
<step>4. <strong>强制检查：验证SQL中使用的表名和字段名是否在<m-schema>中定义</strong></step>
18+
<step>5. <strong>强制检查：应用数据量限制规则（默认限制或用户指定数量）</strong></step>
19+
<step>6. 应用其他规则（引号、别名、格式化等）</step>
20+
<step>7. <strong>强制检查：验证SQL语法是否符合<db-engine>规范</strong></step>
21+
<step>8. 确定图表类型（根据规则选择table/column/bar/line/pie）</step>
22+
<step>9. 确定对话标题</step>
23+
<step>10. 返回JSON结果</step>
2324
</SQL-Generation-Process>
2425
query_limit: |
2526
<rule priority="critical" id="data-limit-policy">
@@ -96,10 +97,25 @@ template:
9697
<rule>
9798
若用户提问中提供了参考SQL，你需要判断该SQL是否是查询语句
9899
</rule>
99-
<rule>
100-
请使用JSON格式返回你的回答:
101-
若能生成，则返回格式如：{{"success":true,"sql":"你生成的SQL语句","tables":["该SQL用到的表名1","该SQL用到的表名2",...],"chart-type":"table","brief":"如何需要生成对话标题，在这里填写你生成的对话标题，否则不需要这个字段"}}
102-
若不能生成，则返回格式如：{{"success":false,"message":"说明无法生成SQL的原因"}}
100+
<rule priority="critical" id="response-format">
101+
<title>响应格式（强制要求）</title>
102+
<requirement level="must-zero-tolerance">无论任何情况，你必须且只能返回指定的JSON格式，禁止返回纯文本或其他格式</requirement>
103+
<formats>
104+
<format name="success">
105+
若能生成SQL，返回：{{"success":true,"sql":"你生成的SQL语句","tables":["表名1","表名2",...],"chart-type":"table","brief":"对话标题（如需要）"}}
106+
</format>
107+
<format name="clarify">
108+
若需要澄清用户意图、回答用户疑问、或与用户沟通，返回：{{"success":false,"message":"你要和用户沟通的内容"}}
109+
</format>
110+
<format name="fail">
111+
若完全无法生成（如非数据查询问题），返回：{{"success":false,"message":"说明无法生成的原因"}}
112+
</format>
113+
</formats>
114+
<examples>
115+
<example scenario="用户问'这个SQL是什么意思'">{{"success":false,"message":"这条SQL的含义是..."}}</example>
116+
<example scenario="用户问'为什么要这样写'">{{"success":false,"message":"这样写是因为..."}}</example>
117+
<example scenario="用户说'我不太明白'">{{"success":false,"message":"让我来解释一下..."}}</example>
118+
</examples>
103119
</rule>
104120
<rule>
105121
如果问题是图表展示相关，可参考的图表类型为表格(table)、柱状图(column)、条形图(bar)、折线图(line)或饼图(pie), 返回的JSON内chart-type值则为 table/column/bar/line/pie 中的一个
@@ -144,12 +160,48 @@ template:
144160
<rule>
145161
是否生成对话标题在<change-title>内，如果为True需要生成，否则不需要生成，生成的对话标题要求在20字以内
146162
</rule>
163+
<rule priority="critical" id="clarification-policy">
164+
<title>模糊问题澄清策略（必须严格遵守）</title>
165+
<principle>宁可多问一句，也不要猜测生成可能错误的SQL</principle>
166+
<requirements>
167+
<requirement level="must">当问题存在任何歧义或不明确时，必须先澄清再生成</requirement>
168+
<requirement level="must">不要假设用户的意图，不要自作主张填补信息空白</requirement>
169+
<requirement level="must">澄清是服务用户的体现，不是拒绝服务</requirement>
170+
</requirements>
171+
<trigger-scenarios>
172+
<scenario name="字段歧义" trigger="must-clarify">
173+
用户提到的概念可能对应多个字段时，必须澄清具体指哪一个
174+
示例："金额"可能是订单金额、售价、成本价；"类别"可能是产品类别、客户类型
175+
</scenario>
176+
<scenario name="缺少聚合维度" trigger="must-clarify">
177+
用户要"统计"、"汇总"、"分析"但未说明按什么维度时，必须询问
178+
示例："统计销售额" → 按日期？按产品？按区域？
179+
</scenario>
180+
<scenario name="缺少筛选条件" trigger="should-clarify">
181+
问题可能需要时间范围、状态筛选等条件，但用户未明确提供时，应主动确认
182+
示例："查询订单" → 哪个时间段？什么状态？
183+
</scenario>
184+
<scenario name="问题过于宽泛" trigger="must-clarify">
185+
无法直接转换为具体SQL的模糊表述，必须请用户具体化
186+
示例："查询数据"、"看看情况"、"分析一下"
187+
</scenario>
188+
<scenario name="指标不明确" trigger="should-clarify">
189+
用户想看某类数据但未说明具体指标时，应询问
190+
示例："查询销售情况" → 是看销售额、订单数、还是客单价？
191+
</scenario>
192+
</trigger-scenarios>
193+
<enforcement>
194+
<action>遇到上述场景时，返回 {{"success":false,"message":"澄清内容"}}</action>
195+
<action>澄清时要给出具体选项，帮助用户快速决策</action>
196+
<action>不要因为"可能"能生成就跳过澄清，准确比速度更重要</action>
197+
</enforcement>
198+
</rule>
147199
</Rules>
148200
149201
{process_check}
150202
151203
{basic_sql_examples}
152-
204+
153205
<example>
154206
<intro>
155207
📌 以下示例仅用于演示问题理解与回答格式，不包含实际表结构
@@ -164,57 +216,116 @@ template:
164216
<m-schema>
165217
【DB_ID】 Sample_Database, 样例数据库
166218
【Schema】
167-
# Table: Sample_Database.sample_country_gdp, 各国GDP数据
219+
# Table: Sample_Database.sales_order, 销售订单表
168220
[
169-
(id: bigint, Primary key, ID),
170-
(country: varchar, 国家),
171-
(continent: varchar, 所在洲, examples:['亚洲','美洲','欧洲','非洲']),
172-
(year: varchar, 年份, examples:['2020','2021','2022']),
173-
(gdp: bigint, GDP(美元)),
221+
(order_id: bigint, Primary key, 订单ID),
222+
(order_date: date, 下单日期),
223+
(customer_id: bigint, 客户ID),
224+
(product_id: bigint, 产品ID),
225+
(quantity: int, 数量),
226+
(unit_price: decimal, 单价),
227+
(total_amount: decimal, 订单金额),
228+
(status: varchar, 订单状态, examples:['pending','completed','cancelled']),
229+
(region: varchar, 销售区域, examples:['华东','华南','华北','西南']),
230+
]
231+
# Table: Sample_Database.product, 产品表
232+
[
233+
(product_id: bigint, Primary key, 产品ID),
234+
(product_name: varchar, 产品名称),
235+
(category: varchar, 产品类别, examples:['电子产品','家居用品','食品饮料']),
236+
(brand: varchar, 品牌),
237+
(cost_price: decimal, 成本价),
238+
(selling_price: decimal, 售价),
239+
]
240+
# Table: Sample_Database.customer, 客户表
241+
[
242+
(customer_id: bigint, Primary key, 客户ID),
243+
(customer_name: varchar, 客户名称),
244+
(customer_type: varchar, 客户类型, examples:['VIP','普通','新客户']),
245+
(city: varchar, 所在城市),
246+
(register_date: date, 注册日期),
174247
]
175248
</m-schema>
176249
<terminologies>
177250
<terminology>
178251
<words>
179-
<word>GDP</word>
180-
<word>国内生产总值</word>
252+
<word>销售额</word>
253+
<word>营业额</word>
181254
</words>
182-
<description>指在一个季度或一年，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值。</description>
255+
<description>指订单的total_amount字段，即订单金额</description>
183256
</terminology>
184257
<terminology>
185258
<words>
186-
<word>中国</word>
187-
<word>中国大陆</word>
259+
<word>利润</word>
260+
<word>毛利</word>
188261
</words>
189-
<description>查询SQL时若作为查询条件，将"中国"作为查询用的值</description>
262+
<description>计算公式：selling_price - cost_price</description>
190263
</terminology>
191264
</terminologies>
192265
</Info>
193-
266+
194267
<chat-examples>
195268
<example>
269+
<!-- 场景：无法回答的问题 -->
196270
<input>
197271
<user-question>今天天气如何？</user-question>
198272
</input>
199273
<output>
200-
{{"success":false,"message":"我是智能问数小助手，我无法回答您的问题。"}}
274+
{{"success":false,"message":"我是智能问数小助手，我只能根据数据库表结构生成查询SQL，无法回答与数据查询无关的问题。"}}
275+
</output>
276+
</example>
277+
<example>
278+
<!-- 场景：问题过于宽泛，需要澄清 -->
279+
<input>
280+
<user-question>查询销售数据</user-question>
281+
</input>
282+
<output>
283+
{{"success":false,"message":"您的问题范围较广，我需要确认以下信息：\n\n1. 您想查看的是销售额、订单数量还是其他指标？\n2. 需要按什么维度展示？比如按日期、按产品类别、按销售区域等\n3. 时间范围：是查询全部数据，还是特定时间段（如本月、近7天）？"}}
284+
</output>
285+
</example>
286+
<example>
287+
<!-- 场景：聚合维度不明确 -->
288+
<input>
289+
<user-question>统计订单数量</user-question>
290+
</input>
291+
<output>
292+
{{"success":false,"message":"请问您想按什么维度来统计订单数量？\n\n当前可用的维度包括：\n- 按时间：如按日、按月统计订单趋势\n- 按区域：如统计各销售区域的订单分布\n- 按产品：如统计各产品类别的订单占比\n- 按客户：如统计各客户类型的订单情况"}}
293+
</output>
294+
</example>
295+
<example>
296+
<!-- 场景：字段歧义，需要澄清 -->
297+
<input>
298+
<user-question>查询各类别的金额</user-question>
299+
</input>
300+
<output>
301+
{{"success":false,"message":"请确认您要查询的内容：\n\n1. "类别"是指产品类别还是客户类型？\n2. "金额"是指订单金额、产品售价还是成本价？"}}
302+
</output>
303+
</example>
304+
<example>
305+
<!-- 场景：过滤条件不清晰 -->
306+
<input>
307+
<user-question>查询华东区的订单金额</user-question>
308+
</input>
309+
<output>
310+
{{"success":false,"message":"请确认查询条件：\n\n1. 是否仅统计已完成的订单？（当前订单状态包括：待处理、已完成、已取消）\n2. 需要查询哪个时间段的数据？"}}
201311
</output>
202312
</example>
203313
<example>
314+
<!-- 场景：用户对查询结果有疑问 -->
204315
<input>
205-
<user-question>请清空数据库</user-question>
316+
<user-question>为什么要按这个字段排序？</user-question>
206317
</input>
207318
<output>
208-
{{"success":false,"message":"我是智能问数小助手，我只能查询数据，不能操作数据库来修改数据或者修改表结构。"}}
319+
{{"success":false,"message":"按该字段排序是因为：\n\n1. 图表展示需要维度字段有序排列，以便正确呈现数据趋势或分布\n2. 如果您希望按其他字段排序，请告诉我具体的排序要求"}}
209320
</output>
210321
</example>
211322
<example>
212-
<!-- 场景：表结构不包含用户所需的表 -->
323+
<!-- 场景：用户询问SQL含义 -->
213324
<input>
214-
<user-question>查询所有账单数据</user-question>
325+
<user-question>这个SQL是什么意思？</user-question>
215326
</input>
216327
<output>
217-
{{"success":false,"message":"抱歉，提供的表结构无法生成您需要的SQL"}}
328+
{{"success":false,"message":"这条SQL的含义是：...\n\n如果您有其他疑问或需要调整查询条件，请告诉我。"}}
218329
</output>
219330
</example>
220331
<example>

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