Lösungen zur Verbesserung der Genauigkeit von Abfragen in natürlicher Sprache
Die folgenden Maßnahmen können ergriffen werden, wenn ein semantischer Parsing-Bias im MCP in Verbindung mit dem Big Model vorliegt:
- Vorlagen für strukturierte AnleitungenOrganisieren Sie die Abfrage in einem festen Format von "Zeitrahmen + Analysedimensionen + Kernmetriken + Filterkriterien", z. B. "Zeige die Anzahl der aktiven Nutzer gruppiert nach Gerätetyp über die letzten 7 Tage, ohne internen Datenverkehr".
- Feld-Alias-ZuordnungVordefinieren gemeinsamer Aliase für Dimensionen/Metriken in settings.json, z.B. Zuordnung von 'number of users' zu 'activeUsers', 'accessSource ' auf 'sessionSource' abbilden.
- schrittweise Überprüfungget_dimensions und get_metrics: Bestätigen Sie zunächst die Liste der vom Zielattribut unterstützten Felder mit get_dimensions und get_metrics und erstellen Sie dann die Abfrageanweisung mit diesen Standardfeldern.
- FehlerrückfallmechanismusWenn eine komplexe Abfrage fehlschlägt, kann sie in mehrere einfache Abfragen aufgeteilt werden - z. B. zuerst die Länderverteilung ermitteln und dann jedes Land einzeln nach Verhaltensdaten abfragen.
Besondere Empfehlung: Für geschäftskritische Szenarien sollte die Abfragegenauigkeit mit einer kleinen Menge von Testdaten überprüft werden, bevor eine formale Analyse durchgeführt wird. Modelle wie Claude/Cursor unterstützen das Lernen mit wenigen Schüssen, die 3-5 korrekte Abfragebeispiele liefern können, um die Parsinggenauigkeit zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGoogle Analytics MCP: Ein lokales Server-Tool zur Verbindung von GA4-Daten mit großen ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des ungenauen semantischen Parsing bei der Abfrage von GA4-Daten in natürlicher Sprache lösen?
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