Получение данных

Основой работы получения данных из таблиц Савви является специальный динамический генератор запросов (Dynamic SQL Generator - DSG). Это механизм, позволяющий конвертировать запросы клиентов в SQL-запросы к таблице, таким образом получая возможность работать с неограниченными по длине таблицами не перегружая контекст модели и получая максимально точные ответы.

Что позволяет?

Использование таблиц обычно необходимо для получения:

актуальных цен на товары или услуги
информации об остатках товаров
списка актуальных предложений
динамической информации (акции, промо-коды и т.д.)

и т.д.

Требования к таблице

Основные требования по формату таблицы для ее корректного подключения следующие:

Первая строка таблицы должна быть заполнена заголовками колонок таблицы
Таблица не должна содержать объединение строк (такие таблицы называют обычно простыми или нормализованными).
Дату и время необходимо вносить только в следующем формате: YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD HH:MM:SS

Почему важно, чтоб таблица была простой (без объединения) - чтобы корректно работали запросы к ее данным.

Приведем пример правильной и неправильной таблицы:

Пример неправильной таблицы

Пример правильной таблицы

Подключение таблицы

Для подключения таблицы необходимо перейти в раздел Таблицы в настройках бота и выбрать один из вариантов подключения:

загрузка таблицы из CSV-файла
загрузка из файла Excel
подключение Google-таблицы

При подключении таблицы из CSV-файла важно, чтобы файл был сохранен в кодировке UTF-8 с разделителями - запятые.

При подключении статичной таблицы (CSV / XLS) необходимо просто выбрать файл.

ВАЖНО!

Таблица на Google Drive должна быть сохранена не как таблица .ELSX, а как Google-таблица.
Должны быть открыты доступы к таблице, Роль - Читатель или Редактор.

При подключении к Google-таблице - нужно авторизоваться и выбрать нужную таблицу:

После выбора, откроется форма создания таблицы:

Название таблиц - Название для отображения в списке.
Лист - Возможность выбора листа Google-таблицы.
Частота обновления таблицы (минуты) - Время за которое таблица обновляется для ответов Савви. По умолчанию - 1440 минут - или раз в 24 часа. Кнопка обновления позволяет обновить данные в любой момент.

Не рекомендуем ставить обновление чаще, чем раз в 30 минут, т.к. каждый раз происходит скачивание таблицы, если она слишком большая, это может вызывать нагрузку на учетную запись Google, что может привести к ограничению доступа к ней.

В работе с таблицами есть три режима: Получение данных, Изменение и Добавление.

В этом разделе руководства подробно рассмотрим Получение данных из таблицы.

Разрешить получение данных через функцию - При включении этой настройки появятся поля Имя функции и Описания таблицы. Эта настройка дает возможность обращаться к таблице через инструкцию в промпте используя Имя функции.
Имя функции - Имя функции по которой Савви будет обращаться к таблице. Подробнее о функциях в разделе "Функции".
Описание таблицы - Основная информация описывающая значение таблицы и данных хранящихся в ней данные. По описанию Савви будет понимать, когда нужно вызывать таблицу, при каких запросах.
Описание очень важная составляющая, т.к. она определяет поведение и запрос, который будет формироваться к таблице.

Функции

Параметры колонок

При заполнении колонок таблицы важно соблюдать правило - наименование должно быть без пробелов и должно отражать суть значений в колонке.

Таблица отображается не полностью, только первые 5 строк таблицы - просто для понимания какие данные в ней хранятся.

Поиск по части строки - позволяет находить данные в таблицы даже если было часть текста из колонки.
Не учитывать регистр - позволяет не учитывать регистр слова (заглавная или строчная) и находить названия написанные заглавными буквами даже если отбор сделан по слову со строчной буквы.
Всегда строка - позволяет работать с числами как со строкой.
Запись запрещена - позволяет защитить от записи и изменений ячейки в колонке.

Раздел - Дополнительно

Указать максимальное количество строк результата запроса - мы можем ограничить объем данных получаемый из таблицы для уменьшения стоимости ответа. Эту функцию мы можем применять вместо использования оператора LIMIT.
Предварительный SQL-запрос - Заранее подготовленный запрос к таблице, выполняется перед запросом от нейросети. Может быть использован как предварительный фильтр.
Например: Вы заранее знаете, что при любом запросе вам нужно получить из таблицы только строки, где колонка "Доступность" = "ДА".
В таком случае, вы можете прописать это в предварительном запросе вместо того, чтобы говорить боту писать это.

Работа с таблицей

Первое, что важно знать - Савви понимает в какой момент нужно взять данные из таблицы по описанию таблицы.

Кроме того, всегда есть возможность обращаться к таблице как к функции из основной инструкции:

Например, для того, чтобы обратиться к таблице мы можем использовать конструкцию:
"Если клиент.......вызови функцию <название фукнции таблицы>", где <название фукнции таблицы> - конкретное название функции из таблицы, которое было создано при создании таблицы.

#ИНФОРМАЦИЯ ПО СТРОЙМАТЕРИАЛАМ
Если клиент спрашивает стоимость стройматериалов выполни следующие действия:
1. Обязательно уточни у клиента наименование материала и цвет.
2. Далее вызови функцию deckline_terrace_board_table(), и передай туда материал и цвет.

Как видно из промпта, мы сначала запросили у клиента необходимые параметры, а далее передали в функцию конкретные пункты по которым нам требуется сделать отбор.

При вызове таблицы, если мы занимаемся отладкой (подробнее об отладке ниже), мы можем увидеть, что Савви создает специальный SQL-запрос к таблице для того, чтобы получить конкретные данные:

Отладка инструкций

Савви сам создает SQL-запросы при помощи специального движка (DSG), но важно в целом понимать принципы языка SQL-запросов, поэтому, если язык вам еще не знаком, рекомендуем почитать блок ниже:

SQL (Structured Query Language)

SQL (Structured Query Language) — это язык, который используется для работы с базами данных. Представь базу данных как большую таблицу в Excel, где хранятся всевозможные данные — например, информация о клиентах магазина, товарах, заказах и так далее. С помощью SQL мы можем добавлять данные в таблицы, извлекать их, изменять или удалять — и всё это быстро и эффективно.

Вот основные принципы и операторы, которые помогут понять, что такое SQL:

SELECT — это оператор, который позволяет "достать" нужные данные из таблицы. Например, если у нас есть таблица с клиентами, и мы хотим узнать все их имена, мы пишем запрос:
```
SELECT имя FROM клиенты;
```
Это примерно как выбрать только одну колонку в Excel.
FROM — указывает, откуда мы берем данные. В предыдущем примере мы выбрали колонку "имя" из таблицы "клиенты".
WHERE — оператор для фильтрации данных. Например, если нас интересуют только те клиенты, которые живут в Москве:
```
SELECT имя FROM клиенты WHERE город = 'Москва';
```
Это помогает отобрать только те строки, которые соответствуют нашим условиям.
INSERT INTO — позволяет добавить новую информацию в таблицу. Например, добавим нового клиента:
```
INSERT INTO клиенты (имя, город) VALUES ('Иван', 'Москва');
```
Это как добавить новую строку в таблицу.
UPDATE — используется для изменения данных. Например, если Иван переехал из Москвы в Санкт-Петербург, то мы можем обновить его данные:
```
UPDATE клиенты SET город = 'Санкт-Петербург' WHERE имя = 'Иван';
```
DELETE — удаляет данные из таблицы. Если Иван больше не наш клиент, мы можем удалить его:
```
DELETE FROM клиенты WHERE имя = 'Иван';
```
Основные принципы SQL заключаются в том, что он работает с таблицами, состоящими из строк и колонок. Строки — это отдельные записи (например, данные конкретного клиента), а колонки — это свойства записей (например, имя, возраст, город).

SQL также может объединять таблицы. Например, у нас есть таблица с заказами и таблица с клиентами, и мы можем объединить их, чтобы увидеть, какие клиенты сделали какие заказы.

Всё это позволяет эффективно управлять данными, извлекать нужную информацию и выполнять любые операции с базой данных. Важный момент — SQL достаточно прост в освоении, и даже с минимальными знаниями можно уже начинать писать полезные запросы.

Отборы на запросы к таблице

Важно Поскольку таблицы могут содержать довольно большое количество данных и за одно обращение Савви может получать множество строк из таблицы, очень важно:

Предварительно накладывать максимально возможный отбор на запрос к таблице.
Использовать искусственное ограничение на количество выбираемых данных в разделе настройки таблиц - Дополнительно.

Если мы говорим про пункт 1, то накладывать отбор на запросы можно путем указания того, что мы должны передать в таблицу, в рассматриваемом выше примере это был отбор по наименованию и цвету. Цвет в данном случае позволяет сужать поиск.

Пример числового отбора

Кроме того, мы можем накладывать отборы на поля с типом Дата и число.

К примеру, если мы хотим указать, чтобы Савви предоставил материалы только там, где количество больше 60, мы можем сделать это через промпт/инструкцию таким образом:

#ИНФОРМАЦИЯ ПО СТРОЙМАТЕРИАЛАМ
Если клиент спрашивает стоимость стройматериалов выполни следующие действия:
1. Обязательно уточни у клиента наименование материала и цвет.
2. Далее вызови функцию deckline_terrace_board_table(), и передай туда материал и цвет и 
только те, где количество > 60.

В этом случае в SQL-запрос к таблице добавится дополнительное условие и мы получим выборку с учетом дополнительного отбора:

Пример отбора с использованием LIMIT

Бывает так же, что несмотря на отборы по колонкам все равно в выборка получается большой, тем самым перегружает контекст и увеличивает стоимость запроса.

В этом случае дополнительном мы можем применять искусственное ограничение по количеству выбираемых записей из таблицы используя оператор LIMIT.

Например формулируя промпт таким образом:

#ИНФОРМАЦИЯ ПО СТРОЙМАТЕРИАЛАМ
Если клиент спрашивает стоимость стройматериалов выполни следующие действия:
1. Обязательно уточни у клиента наименование материала и цвет.
2. Далее вызови функцию deckline_terrace_board_table(), и передай туда материал и цвет и 
только те, где количество > 60, но не более 1 запись.

В этом случае фраза "не более N записей" позволяет наложить отбор на таблицу и получить первые N подходящие записи.

Вот что вернул отбор таблицы, здесь только одна запись:

В случае, если такой промт работает не стабильно, можно дополнительно указать в текст в скобочках подсказку для модели:

#ИНФОРМАЦИЯ ПО СТРОЙМАТЕРИАЛАМ
Если клиент спрашивает стоимость стройматериалов выполни следующие действия:
1. Обязательно уточни у клиента наименование материала и цвет.
2. Далее вызови функцию deckline_terrace_board_table(), и передай туда материал и цвет и 
только те, где количество > 60, но не более 3 записей (оператор LIMIT).

Предварительный SQL-запрос

Бывают случаи, когда в значениях колонки мы хотим работать с конкретными значениями. Они нам заранее известны.

Например, колонка имеет такие значение городов:

Москва
Санкт-Петербург
Волгоград
Зеленогорск
Тюмень

Но мы знаем, что согласно условиям задачи нам требуется находить данные только по значениям

Санкт-Петербург
Волгоград
Зеленогорск

Исходя из того, что мы обсуждали ранее, мы можем описать эти отборы в промте, например:

При обращении к функции <функция таблицы> находи значения только по городам "
Санкт-Петербург, Волгоград, Зеленогорск.

И это будет работать, НО, наша задача всегда повышать качество ответов и снижать вероятность ошибок. Как мы ранее описывали в разделе "Лучшие практики" основой повышения качества является уменьшение инструкции и там где это возможно использование алгоритмических механизмов.

Лучшие практики

Поэтому здесь к нам на помощь приходит механизм предварительного отбора к таблице, который задается через поле Предварительный SQL-запрос. Прописав в нем предварительный запрос к таблице, мы сразу получаем готовую выборку только по этим городам без дополнительной необходимости накладывать его внутри инструкции и увеличивая тем самым контекст и нагрузку на модель:

Работа с кросс-таблицами

Существует такой тип таблиц, который называется кросс-таблицами или матрицами данных.

В этой таблице поиск данных происходит на пересечении значений первой колонки (обычно представляющей категории) и остальных колонок (представляющих другие измерения данных).

Кросс-таблицы очень удобны для представления информации, когда нужно визуализировать зависимость между двумя или более переменными, что часто используется в статистике и аналитике.

Для конкретного примера представьте, что у вас есть таблица с данными о продажах товаров, где первая колонка — это названия товаров, а остальные колонки — продажи в различных регионах. Тогда каждое значение внутри таблицы представляет собой количество продаж конкретного товара в конкретном регионе:

Может возникнуть вопрос, как в этом случае составлять отборы и может ли Савви сам получить данные по таким таблицам?

Да! Может!

Во-первых, даже если мы ничего не будем принудительно описывать - он с справится с задачей используя простой промпт:

1. Уточни у клиента материал и в каких городах интересует информация.
2. Обратись к таблице материалов вызвав функцию list_of_materials_table() и 
передай туда материал и список городов.

Результат мы получим такой:

Как видно, он понял в каких колонках что находится и вызвал верные отборы.

Однако, когда речь идет о больших инструкциях, и если мы говорим о качестве и стабильности ответов, можно использовать дополнительные приемы.

Мы можем добавить внутри описания таблицы следующий пример инструкции:

Используй этот шаблон для поиска данных по материалам и городам:
```sql
SELECT <города> FROM data WHERE наименование = <наименование материала>
Поменяй <города> and <наименование материала> с вашими критериями поиска.
```

Четко заданный шаблон при больших основных инструкциях будет давать лучшую точность.

Смысловой поиск

Платформа "Савви" позволяет реализовать поиск данных по таблице, не только с использованием типовых отборов SQL, но и через дополнительную функцию, в основе которой лежит технология векторного поиска, аналогичная поиску при работе с большими файлами.

Данный способ поиска подходит в тех случаях, когда нам надо наложить отбор на таблицу не по фиксированному значению или маске, а по смыслу, то есть найти все строки у которых содержание в колонке поиска соответствует смыслу поискового запроса. Например, на базе данной технологии реализован блок работы с Wildberries. В подсистеме WB пользователи подгружают таблицу, с типовыми вопросами клиентов и необходимыми ответами на них, а система, при получении реального вопроса клиента, уже по смыслу находит подходящие варианты и формирует ответ.

Как настроить?

Рассмотрим порядок настройки поиска по смыслам, на примере бота для автосервиса. Задачей бота является предоставление информации клиентам по стоимости услуг по ремонту автомобиля. У организации существует прайс-лист на услуги, в разрезе моделей и наименований ремонтных работ:

Данную таблицу мы загружаем в бота, порядок подключения описан в разделе выше. Ключевым отличием является то, что работа с данной таблицей будет строиться через подсистему "Действия", поэтому в настройках самой таблицы флаг использование - выключаем.

Сохраняем настройки таблицы и переходим на закладку Действия. Добавляем новое, выбираем тип шага - Вызов таблицы.

Заполняем название функции и ее описание. Описание является инструкцией для бота, в каких случаях и для чего данная функция должна применяться.

Если необходимо настроить вызов по триггеру следуем этой инструкции: Вызов действий по триггеру.

Так как функция у нас должна будет производить поиск по запросу клиента, то мы должны в действие передать этот запрос, а также передать модель которой интересуется клиент. Для этого переходим в раздел Переменные действия и назначаем аргументы: {model} и {question}

После того как мы заполнили аргументы, переходим в раздел - Шаги действия. Где необходимо выбрать таблицу к которой будут выполняться запросы и написать сами запросы. Платформа позволяет задать не один запрос, а несколько. Они будут выполняться последовательно. В нашем примере было использовано два запроса. Первый запрос находил все строки по указанной клиентом модели, а второй запрос искал уже услугу.

Также, при необходимости, можно использовать следующие настройки:

Возвращать в функцию ошибку, если ничего не было найдено - если при запросе к таблице релевантного ответа не было найдено в диалоге будет сообщение об ошибке, но диалог при этом не остановится.
Соблюдать настройки колонок - при включенной настройке будут учитываться установленные параметры колонок в разделе Таблицы.
Поместить результата поиска в переменную - установить переменную, в которую будет записываться результат поиска из выбранной колонки

Примеры запросов указанные на картинке выше являются запросами со смысловым поиском. За смысловой поиск по таблице в платформе отвечает функция VECTOR_SEARCH. Она имеет следующий формат:

VECTOR_SEARCH(ИмяКолонки, ПоисковыйЗапрос) >= ТочностьПоиска

Имя колонки - колонка по которой будет осуществляться смысловой поиск. Имя колонки задается при подключении таблицы, в разделе "Таблицы";
Поисковый запрос - это запрос, полученный от клиента, то есть то, что мы будем искать в таблице. Поисковой запрос передается ботом в аргумент функции. В нашем случае это аргумент "model" или "question";
Точность поиска - это число, от 0 до 1, которое задает точность поиска. Чем выше значение тем более строгим будет поиск, то есть при 1 должно быть практически полное совпадение запроса клиента и значения в поисковой колонке. Мы рекомендуем использовать значения от 0.5 до 0.8, в зависимости от условий. На примере выше поиск по модели требуется максимально строгий, поэтому стоит значение 0.8, а поиск по услугам должен возвращать все близкие по смыслу варианты - поэтому точность стоит уже ниже - 0.6.

Ниже приведем пример запроса, его можно использовать один в один, заменяя только имя колонки и имя аргумента функции (если у Вас оно указано другое):

SELECT * FROM data WHERE VECTOR_SEARCH(наименование_услуги, 'question') >= 0.6

Пример диалога с использованием смыслового поиска:

При запросе были получены следующие результаты и выбран для ответа наиболее подходящий:

Оптимизация цепочек запросов

Как мы упомянули выше, платформа позволяет задать не один запрос, а сразу несколько, как и сделано в описанном выше примере. Также мы видим, что в цепочке запросов, оба запроса использовали функцию векторного поиска - поиска по смыслам. Необходим отметить, что данный поиск не является быстрым и если возможно его заменить типовым поиском SQL, это надо всегда делать. В нашем примере, если мы боту дадим инструкцию узнавать у клиента точное название модели и передавать его в запрос, мы можем выполнить поиск по моделям используя оператор like (поиск по маске), и не использовать функцию векторного поиска. Это будет работать гораздо быстрее и лучше:

PreviousТаблицы (CSV-XLS / Google)NextЗапись/изменение данных

Last updated 11 days ago

Was this helpful?