平台使用说明

系统界面可能会有变化，以下相关说明截图仅作为参考

登录与注册

登录

已有账号，使用账号登录

• 地址：https://saasbi.itongban.com/webapp/login

注册

暂无账号，需先注册账号（地址与登录地址相同）

1. 点击【没有账号？立即注册按钮】

   

2. 填写注册信息点击注册按钮

   

3. 注册成功

创建/加入组织

1. 选择创建组织或加入组织，如果已经有邀请码可以直接加入组织，否则需要先创建组织

   

2. 若选择创建组织，输入组织名称，点击创建按钮

   

3. 若选择加入组织，输入管理员分享的邀请码和组织编码（获取邀请码方式参考文档【生成邀请码】）

   

4. 创建/加入组织成功后，会跳转到系统界面

   

修改密码

1. 点击页面左下角用户图标，选择【账户信息】

   

2. 在账户信息页面，点击【修改密码】按钮

   

3. 在修改密码页面，输入原密码和新密码，点击【确认】按钮

   

生成访问令牌

使用场景：
- 在dify插件市场中，选用我们提供的插件时需要配置相应的访问令牌
- 注意：访问令牌过期时需要重新生成

1. 点击页面左下角用户图标，选择【访问令牌】

   

2. 在访问令牌页面，点击【新增访问令牌】按钮（请根据实际情况创建）

   

3. 在新增访问令牌页面，输入令牌名称和过期时间，点击【保存】按钮

   

生成邀请码

邀请码

• 邀请码需与组织编码配合使用，仅用于被邀请用户加入邀请者所在的组织；
• 为保障企业数据安全，请妥善保管邀请码，不要泄露给不可信的人员。

邀请链接

• 复制邀请链接内容，使用浏览器打开后会自动跳转到登录页面；
• 被邀请用户仍需注册账号；
• 注册成功后，系统会自动带入邀请码和组织编码信息，无需手动输入。

1. 点击页面左下角用户图标，选择【生成邀请码】

   

2. 在生成邀请码页面，选择有效期限，点击【生成邀请码】按钮

   

3. 在生成邀请码页面，可直接点击复制【复制邀请码】或者【复制邀请链接】，将内容发送给需要加入组织中的用户

   

4. 被邀请用户使用邀请码加入组织可参考【创建/加入组织】的步骤3。

ChatBI助理创建流程

数据源管理创建

数据源管理主要是创建数据库连接及连接管理。

创建数据库连接：填写基本信息后点击测试连接，测试成功即可。

当前支持的数据类型：MySQL协议的数据库，HANADB，PostgreSQL, ORACLE12，H2等，支持灵活扩展其它数据库类型。

在这里创建数据库之后，并不是所有人都可以查询这个数据库链接的数据，需要在表单上进行授权。

• 管理员: 可以编辑这个数据库链接的人
• 使用者: 可以使用这个数据库链接查询数据的人

大模型管理创建

ChatBI插件需要用户先创建好大模型连接，才能最大化利用系统的能力。大模型管理功能是对大模型连接的新增、编辑、删除操作，作为系统基础管理功能。当前ChatBI插件中使用过的AI支持业内最流行的两种大模对接协议OPEN_AI和OLLAMA，几乎能适配到市面上所有的大模型服务。

在ChatBI插件的【大模型管理】菜单页面，可以创建多个大模型连接，且后续在【助理管理】中可为不同的助理应用根据场景需求选择不同的大模型连接。

创建大模型连接

根据部署或提供大模型接口协议，填写创建大模型表单页面的内容，点击连接测试，提示连接测试通过则表示配置完成，保存即可。

国内开源的大模型服务

以下是我们验证过的可私有化商用大模型服务，都通过OPEN_AI协议对接，如下表所示：

以下是系统验证过的开源本地大模型，都通过OLLAMA协议对接，如下表所示：

语义模型创建

Database(主题域)->View(数据集)->Table(数据模型)->Column(指标/维度)

主题域： 主题域可以理解为一个分类的概念，用户可以根据自己的业务场景来划分主题域。数据模型，数据集，术语等概念都归属于一个主题域。

数据模型： 数据模型是对数据库中数据的一种逻辑层面上的抽象，它既可以直接指代一张物理表，也可以由一段SQL逻辑创建而成。当我们得到一张表物理表或者一段逻辑SQL后，可以将表头字段指定为主键、维度、度量、时间日期或者是普通字段，当表头字段都被赋予这些特定的语义后，即形成了一个数据模型。

主键： ChatBI插件中的主键概念不完全等同于数据库中的主键。创建多个模型之后，如果需要指定模型间的关联关系，通俗来讲就是Join的方式，就可以通过指定主键来进行关联。

维度： 维度指代那些表格中通常被用来进行分组和过滤的字段。

度量： 度量的概念则恰好和维度相反，通常是一些数值型的字段，用来表达客观现象的程度。度量主要用来创建一个具体的指标，没有其它实质性的作用。

指标： 是相对度量更具具体和实例化的概念，用户可以基于度量，字段或者已有指标来创建指标并对它进行管理。同时，创建出来的指标也可以被问答进行再次应用。

语义引擎是根据配置的数据源构建数据模型，包括以下三个步骤：

1. 数据主题域
2. 数据集管理
3. 模型管理

1. 数据主题域

语义引擎页面的左侧1部分显示数据主题，可点击搜索进行数据主题的搜索，点击新增"+"图标进行数据主题的新增。选择主题，鼠标悬浮在主题上显示编辑数据主题和删除主题按钮，点击可进行相应的主题编辑和删除操作。

2. 数据集管理

选择数据主题域，在右侧的数据集管理中进行该主题域下的数据集管理，可通过创建数据集按钮新增数据集，也可对已创建的数据进行编辑、查询设置、停用和删除操作。数据集创建完成后必须关联数据模型。

3. 模型管理

数据模型管理可列表显示，也可通过画布进行图谱展示，列表展示页面可进行模型新增、编辑、停用和删除操作。

ChatBI助理管理创建

助理配置包括ChatBI助理（即智能问数助理）和智能体工作流助理两种类型，其中ChatBI助理是根据语义建模的数据集进行的智能问数助手，智能体工作流助理是对已发布的智能体应用进行管理，可在对话页面直接调用已发布的智能体应用。

ChatBI助理

ChatBI助理（即智能问数助理）的配置主要分为三个部分:

1. 基本信息配置
2. 大模型应用配置
3. 工具配置

1. 基本信息配置

按照基本信息配置表单页面进行内容完善，名称和图标必填，其他选填。

2. 大模型配置

在大模型配置页签可以为智能助理不同应用场景下选择应用不同的大模型连接，并且支持修改提示词。包括的大应用场景有下面7个：

提示： 注意应用场景开关根据实际需求进行开关打开关闭，智能问数必须打开语义SQL解析开关，并配置应用模型。

闲聊对话和语义SQL解析开关互斥。

提示词模板中可以在系统默认基础上新增，尽量不要动系统默认的提示词内容。

3. 工具配置

目前，工具有两种类型：Text2SQL数据集和第三方插件。如果要基于数据集开启问答，必须有相应的Text2SQL数据集工具；第三方插件满足特定场景的需求。

提示： 智能问数需选择工具 Text2SQL数据集，数据集必须选择需要问数的一个或多个数据集。第三方插件只能选择一个插件。

选择数据集为ChatBI插件问数涉及的语义模型。