问数 Agent 如何理解企业内部的指标口径、行业术语和业务规则？通过配置知识与语义资产来理解，而非临场猜测。产品资料将其分为企业通用知识、行业业务知识和样例集三层；其中业务知识可维护“行业术语”“业务常用语”“指标口径定义”，复杂或易错逻辑可用“业务问题 + 正确 SQL”加入样例集。 相关问题业务人员不会 SQL，能否直接用自然语言查询销售、利润、库存等经营数据？可以。问数 Agent 的 L1“智能问数”面向数据查询型问题，业务人员可用自然语言进行即时问答；资料给出了“昨日销售额”“本月实收 Top10 门店”等示例。销售、利润、库存能否被查询，前提是相关数据集、指标口径已配置在对应业务主题中。查看完整回答 →企业数据量较大、指标复杂时，问数 Agent 如何保证回答准确率？准确率依赖数据与知识配置质量，不能承诺 100%。建议按业务场景拆分数据集智能体（原主题），首个主题优先基于单表验证；单个主题建议字段总数不超过 300、表数量建议不超过 5 张。对于复杂指标，应同时维护业务知识和样例集，并通过批量测试与复测持续修正。查看完整回答 →问数 Agent 的答案能否展示数据来源、指标口径和计算过程？资料说明，问数可透明告知命中的指标计算方式、所用数据表和逻辑链路；指标体系还可保留调用指标与分析路径，供业务复核、数据团队重新计算和审计。查看完整回答 →
