SuperSonic 0.9.8版本发布

距离上个版本已经过去两个月，但不少用户已经通过master分支提前体验了新特性，也陆续在提交反馈与PR，受益匪浅，在这里向社区表示感谢。0.9.8版本的关键词是实用性和灵活性：

• 实用性方面，在多个模块上都有新特性和增强交互体验，包括大模型连接与应用、语义层复杂SQL支持、记忆管理、维度值管理、问答对话等；

• 灵活性方面，用户将可以从更多维度上定制适配自身场景的Chat BI环境，包括大模型连接与提示词、多轮对话、用户确认、SQL修正、数据解读等。

  
  

一言以蔽之，SuperSonic可玩性大大增强，朝着通用化Chat BI框架演进。

新增【大模型管理】和【大模型配置】模块

过去大模型连接是通过助理管理（局部）或系统设置（全局）来配置，但仍然不够灵活，主要体现在三点：1) 相同连接如何被指定助理复用；2)不同场景如何选择不同大模型；3）不同场景的大模型提示词如何定制化。

新版本对大模型连接和配置做了重构，体现在交互上是新增独立的大模型管理模块，与数据库管理形成对照；在助理管理下新增大模型配置模块，可以为不同场景下拉选择已有的大模型连接，并且支持修改提示词。

新增【Dify连接器】

有很多社区用户已经采用Dify来开发AI应用工作流，希望能够直接通过Dify来对接大模型，新版本在接口协议中新增了DIFY类型。感谢来自CVTE的dawsongzhao0523贡献此特性！

增强【维度管理】，支持管理导入的维度值

维度值是企业私有知识库的体现，SuperSonic一直支持自动从数据库中导入维度值来建立词典，但并没有提供界面来管理已导入的维度值，这也带来了一些用户误解和问询。新版本升级了维度管理界面，使维度值的导入、搜索、编辑等管理操作更便捷。

增强【记忆管理】，支持手动录入

0.9.4版本引入的记忆抽象，可将历史成功QA转换成未来few-shot提示词，是增强大模型生成的主要手段之一，理论上可以让助理实现持续打怪升级的效果。然而，记忆如果只来源于用户问答，在用户冷启动阶段将处于无记忆可用的局面。因此，SuperSonic过往版本提供了一种方式，可在助理上配置示例问题，将由系统在后台自动触发问答，进而填充记忆。

这是一种间接手段，而有部分专业用户，希望能直接注入记忆。新版本在记忆管理中支持手动新增录入。需要注意的是，Schema映射和语义S2SQL录入有一定特殊格式，最好参考系统s2-exemplar.json中自带的案例。

增强【语义S2SQL查询】，支持with语句

SuperSonic主要的理念是融合Headless BI和Chat BI，主要体现之一是Query流程——用户NL-> 语义S2SQL -> 数据库SQL。通过语义层做查询中转，一是能充分利用数据语义信息，增强大模型对用户问题的语义理解；二是能尽量压缩problem space，向大模型屏蔽多表join、计算公式、SQL方言等复杂语句。

然而，要回答更多元化的用户提问，支持带with语句的S2SQL势在必行。新版本针对性在语义层做了迭代优化，使得应用场景被大大拓宽。

增强【语义建模】，支持外键关联

上文有提到，语义层主要作用之一是向大模型屏蔽掉复杂语句，比如多表join。这就要求在语义建模过程中，尽可能将模型间的关联关系定义清楚。过往SuperSonic只能支持主键之间的关联，带来没必要的限制。新版本中，将可以定义外键，并且支持外键与主键的关联。

增强【问答对话】交互，支持用户确认

如何对用户提问做精准语义理解，选择匹配的数据集和指标维度，是问答有效性的关键。在某些场景下，问询用语和数据语义都存在模糊不清，系统很难精准命中用户的意图。

SuperSoinc过往的处理是，采用启发式规则去对多种候选解析结果做打分，默认选择得分最高的。然而，这种启发式规则几乎不可能适用所有场景，存在不少bad case。新版本中，我们对Query流程做了升级，可以支持流程暂停，候选意图解析确认后，再返回流程。

当前，用户确认特性可在助理管理中开关，如果关闭则采用启发式规则选择，如果开启则交由用户选择。

增强【问答对话】交互，支持再试一次

我们都知道大模型是概率输出，存在不确定性，两次调用可能输出完全不同的结果（即便设置temperature为0）。SuperSonic过往通过self-consistency特性，系统触发多次并行调用，再投票选择多数相同的结果。新版本，进一步在问答中增加再试一次按钮，可让用户选择是否重跑。经过我们的初步试验，某些bad case经过重跑，可以扭转正确性。

支持基于LLM的SQL修正(Experimental)

SuperSonic从初版开始就实现了基于规则Corrector，但随着社区实践的场景愈发多样，规则越来越暴露出局限性，某些场景下甚至会“帮倒忙”。新版本中，我们引入基于大模型Corrector，用户可以选择开启和自定义提示词。因为还没有经过广泛实践验证，暂时默认关闭，特性也标记为Experimental，欢迎社区用户试用和反馈，帮助持续优化升级。

支持基于LLM的数据解读(Experimental)

SuperSonic一直默认采用可视化图表方式呈现结果，也有不少用户在提对是否支持对数据的进一步总结分析。坦率地说，我们也调研过一些具备数据洞察分析特性的产品，感觉暂时还比较鸡肋，给出的结论不痛不痒食之无味。这完全可以理解，毕竟洞察分析具有强烈的domain属性，很难有通用化模板，一定需要因地制宜。

虽说食之无味，但弃之也可惜。本着先上线再优化的原则，新版本我们也推出了一个Experimental版本，可在助理管理中打开数据解读。未来，可能会设计某种方式让domain知识和经验融入进来，带来更实用的洞察分析，欢迎社区反馈和建议。

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