基于分析的提示应用又一例(实现复杂的TopN)

本文介绍了如何使用BIEE工具高效实现数据的复杂聚合操作,包括筛选出销售额Top10的行业,并将剩余的行业合并为'其它'类别展示。通过构建分析和应用TopN函数,实现数据的分层聚合,同时通过Rank函数定位特定范围的数据,最终通过unionall操作整合结果。文章详细解释了每一步的操作逻辑和实现方法。

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考虑下面的需求:

现有20个一级行业的销售额,现在要求求出他们的Top10,并且余下的行业合并为“其它”展现出来。

注意:一级行业是由二级行业汇总得到的。

 

大家注意到这个需求有什么特点没有?那就是2次聚合并计算,第一次聚合是把二级行业汇总到一级行业并排序得到结果集1,

然后在对结果集1中排名不在前10的做第二次聚合,聚合为“其它”

 

求Top10很简单,直接用BIEE自带的TopN函数就OK了,现在的问题是怎么把10名以后的一级行业聚合起来,用“其它”展现出来。

 

有人可能会想到我们不应该用TopN,而应该用Rank分两步来实现,第一步是求出前10的,第二步是求出不在前10的。

同样的道理,前10用Rank也很简单,只需要添加一个Rank(销售额)<=10的过滤器就OK了。

对于不在前10的,用Rank(销售额)>10求出。等等,这样你得到的是10条记录(理想没有相同排名情况下),但是你怎么把他变成一条“其它”记录呢?

手工编写逻辑SQL?

 

 

很明显,手工编写逻辑SQL理论上是可以实现的,但是有一个问题就是 手工写的逻辑SQL怎么结合过滤器呢?(这个我没有亲自验证过),就算可以结合,但是这仍然不是

一个好方案,所以我们得另避蹊径。

 

 

我们换个思维各位看观看行不行,假设我们先把Top10的一级行业列表拿到,然后拿这个列表作为过滤条件,在这之中的就是前10的,不在的就是“其它”的

然后在用union all拼起来,会不会好点?

 

这方法好像靠谱,怎么实现呢?且听我慢慢道来

 

不知道大家在使用提示的时候,有没有注意到下面这个选项:


看到了吗?我们可以用其它分析来过滤当前的字段,那么我们前面所需要的列表不就可以新建一个分析来解决么?

 

1、拿到Top10的一级行业列表

新建如下的分析,指标的公式为:TopN(销售额,10),保存为“TopN行业

注:我们可以根据需要添加其它的过滤器,比如最常见的时间,以满足我们查看一段时间内Top10的需求。另外,还可以结合表示变量将Top10做成TopN,

以做到随意查看TopN。

 

2、取得Top10的一级行业销售额

新建如下分析

注:最后一列是用来解决union时各部分间排序的

 

对“一级行业”添加如下过滤器

其中,保存的分析就为第1步中新建的分析

 

3、取得排名在10以后的一级行业销售额,并聚合成“其它”

 

取得排名在10以后的一级行业和第2步方法类似,唯一的不同就是需要将关系选择为“不等于任何,如下图所示:

 

至于聚合成其它就很简单的,我们不选择“一级行业”这个字段,而是有一个“其它”的字符串代替就好了。

 

4、将结果union all起来,并排序

 

最后,我们需要把两部分结果union起来,同时将Top10的一级行业按销售额做降序排序,并将“其它”一级行业放在最后;这个时候我们新建的排序字段就能发挥作用了

如下图所示:

 

至此,大功告成!

 

 

完!

 

<think>嗯,用户想了解如何结合RAG、自己的业务数据库和DeepSeek来实现一个智能体,用Java。首先,我需要明确每个组件的角色。RAG是用于增强生成的,通过检索外部数据来提升回答质量。业务数据库应该是用户自己的数据源,而DeepSeek可能是他们选用的某个AI模型,比如大语言模型。 用户可能的目标是构建一个能利用内部数据提供智能问答或支持的Agent。需要分步骤考虑:数据准备、RAG流程、模型集成、系统实现。 首先,数据预处理部分。业务数据库可能有结构化数据,需要转换成文本供RAG检索。可能需要用JDBC连接数据库,执行查询,处理结果,生成文本块。然后嵌入向量化,存储到向量数据库,比如Elasticsearch或FAISS的Java库。这部分可能需要处理数据分块和向量化工具的选择。 然后是RAG流程。用户的问题需要转换成向量,检索相似的数据块。Java中可能需要调用嵌入模型的API,比如DeepSeek提供的,或者使用本地模型。检索到相关文本后,作为上下文和问题一起输入给LLM生成回答。需要集成DeepSeek的API,处理请求和响应。 接下来是智能体的实现。可能需要用Spring Boot搭建Web服务,处理用户输入,协调RAG检索和模型生成。还要考虑异常处理、性能优化,比如缓存常用查询,异步处理等。 用户可能遇到的问题包括数据转换的效率、向量检索的准确性、API调用的延迟。需要建议分块策略,合适的嵌入模型,以及可能的缓存机制。另外,权限和安全也是需要考虑的,确保数据库访问和API调用的安全性。 可能还需要考虑测试和评估,如何验证智能体的效果,比如准确性和响应时间。用户可能希望具体的代码示例,比如如何使用Spring Data JPA连接数据库,调用DeepSeek的示例代码,以及如何集成向量搜索。 另外,需要确认DeepSeek的具体接口,因为不同的模型提供商有不同的API规范。假设DeepSeek类似OpenAI,提供RESTful API,那么Java中可以用HttpClient或者Feign来调用。 总结步骤:数据准备与向量化、检索模块实现、模型集成、服务搭建、优化与测试。需要分模块讲解,并提供代码结构示例,帮助用户理解实现流程。</think>结合RAG(Retrieval-Augmented Generation)、自有业务数据库与DeepSeek(如大语言模型服务)构建Java智能体,可通过以下步骤实现: --- ### **1. 核心架构设计** ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B(检索模块-RAG) B --> C[业务数据库+向量库] C --> D{DeepSeek模型} D --> E[智能响应] ``` --- ### **2. 关键实现步骤** #### **2.1 数据准备与向量化** - **连接业务数据库** ```java // 示例:使用Spring JDBC @Repository public class BizDataRepository { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; public List<String> fetchDataChunks(String query) { String sql = "SELECT content FROM biz_data WHERE tags LIKE ?"; return jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> rs.getString("content"), "%"+query+"%"); } } ``` - **文本分块与向量化** ```java // 使用DeepSeek Embedding API(假设提供REST接口) public class VectorService { public float[] getEmbedding(String text) { DeepSeekClient client = new DeepSeekClient("your-api-key"); return client.getEmbeddings(text); } } ``` - **向量存储(以Elasticsearch为例)** ```java @Service public class VectorIndexer { @Autowired private RestHighLevelClient esClient; public void indexDocument(String id, float[] vector, String text) { IndexRequest request = new IndexRequest("biz_vectors") .id(id) .source( "text", text, "vector", vector ); esClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } } ``` #### **2.2 RAG检索模块实现** ```java public class RagRetriever { public List<String> retrieveRelevantContext(String query, int topK) { // 1. 获取查询向量 float[] queryVec = vectorService.getEmbedding(query); // 2. 向量近似搜索 SearchRequest request = new SearchRequest("biz_vectors") .source(new SearchSourceBuilder() .query(QueryBuilders.scriptScoreQuery( QueryBuilders.matchAllQuery(), new ScriptScoreQueryBuilder.Script( "cosineSimilarity(params.query_vector, 'vector') + 1.0", Map.of("query_vector", queryVec) ) )) .size(topK) ); // 3. 提取匹配文本 return extractTopTexts(esClient.search(request)); } } ``` #### **2.3 DeepSeek模型集成** ```java public class DeepSeekAgent { public String generateResponse(String question, List<String> contexts) { // 组装Prompt String prompt = String.format("基于以下上下文:\n%s\n回答:%s", String.join("\n", contexts), question); // 调用模型API(示例为伪代码) DeepSeekResponse response = deepSeekClient.chatCompletion( new ChatRequest() .setModel("deepseek-chat") .addMessage("user", prompt) ); return response.getChoices().get(0).getMessage(); } } ``` #### **2.4 服务层整合** ```java @RestController public class AgentController { @PostMapping("/ask") public ResponseEntity<String> handleQuery(@RequestBody UserQuery query) { // RAG检索 List<String> contexts = ragRetriever.retrieveRelevantContext(query.text(), 3); // 生成回答 String answer = deepSeekAgent.generateResponse(query.text(), contexts); return ResponseEntity.ok(answer); } } ``` --- ### **3. 优化策略** 1. **缓存机制**:对频繁查询做结果缓存 ```java @Cacheable(value = "queryCache", key = "#query") public String processQuery(String query) { ... } ``` 2. **混合检索**:结合关键词与向量搜索 ```sql SELECT * FROM data WHERE keywords LIKE '%紧急故障%' ORDER BY vector_distance(embedding, ?) LIMIT 5 ``` 3. **流式处理**:使用WebFlux实现响应分块 ```java @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamResponse(String query) { return Flux.fromIterable(agentService.streamGenerate(query)); } ``` 4. **反馈循环**:记录用户评分提升模型 ```java @PostMapping("/feedback") public void logFeedback(@RequestBody Feedback feedback) { feedbackRepository.save(feedback); retriever.adjustWeights(feedback); // 动态调整检索权重 } ``` --- ### **4. 部署架构建议** ``` 前端应用 │ ▼ API Gateway (Spring Cloud Gateway) │ ├─▶ 智能体服务集群(Spring Boot) │ ├─ RAG模块 │ ├─ 模型适配层 │ └─ 缓存服务 │ ├─▶ 向量数据库(ES/Milvus) │ └─▶ 业务数据库(MySQL/PostgreSQL) ``` --- ### **5. 关键注意点** 1. 数据安全:对数据库访问做RBAC控制,建议使用SSL连接 2. 错误处理:添加模型API的熔断机制(Hystrix/Sentinel) 3. 性能监控:集成Micrometer+Prometheus监控响应延迟 4. 成本控制:设置API调用速率限制(Guava RateLimiter) 完整实现需根据具体业务场景调整检索策略和提示词工程,可通过A/B测试持续优化结果质量。
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