如何创建数据源和业务信息

接入数据库、同步表结构、向量化，再补齐业务语义，让系统真正读懂你的数据。

这一步决定了问数的准确率。只连上数据库是不够的——系统还需要知道哪些表可用、每个字段是什么业务含义。整个流程有四步，顺序不能颠倒。

第一步：接入数据库

进入 数据源管理，点击新建，填写连接信息：

字段	说明
数据源名称	建议用业务域命名，比如「销售订单库」而不是 IP 或端口号
数据库类型	见下方支持列表
主机地址 / 端口	数据库连接地址
数据库名	要分析的库
Schema	PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等需要填；MySQL、ClickHouse 留空
用户名 / 密码	强烈建议使用只读账号

平台支持 8 类数据库：

数据源名称会影响自动路由。 当你有多个数据源时，系统按问题语义匹配最合适的库。名字叫「销售订单库」比叫「145」更容易被正确命中。

进入 表结构管理，选择刚建好的数据源，点击选表，勾选需要参与分析的表。

不要把整库都同步进来。 只勾选业务分析真正会用到的表——表越少，检索越准，生成的 SQL 也越稳。系统表、日志表、临时表都应排除。

同步后的表会显示 已同步 标签，但此时还不能被语义检索命中。需要在表详情页点击 向量化，处理完成后标签变为 已向量化。

这一步会把表名、字段名、注释转成向量。没有向量化的表，提问时系统检索不到，等于白同步。

到这里系统认识表结构了，但还不认识业务。以下三处按需补充：

业务语义层 —— 自动从表结构和数据分布中提取业务信息（指标、维度、枚举映射、表间关系）。选择数据源后发起生成任务，可以看到进度和每张表的生成状态。这是投入产出比最高的一步。

业务术语 —— 录入公司内部的黑话和口径定义。比如「大客户」指年消费额 50 万以上、「有效订单」要排除退款单。系统提问时会自动带上匹配的术语解释。

SQL 示例 —— 录入典型问题和对应的正确 SQL。这是纠正口径最直接的手段：当某类问题总是生成错误的 SQL 时，补一条示例通常立刻见效。

配置完成后，确认：