Soluções para melhorar a precisão das consultas em linguagem natural
As medidas a seguir podem ser tomadas quando há um viés de análise semântica no MCP em conjunto com o Big Model:
- Modelos de instrução estruturadaOrganize a consulta em um formato fixo de "período de tempo + dimensões de análise + métricas principais + critérios de filtragem", por exemplo, "mostre o número de usuários ativos agrupados por tipo de dispositivo nos últimos 7 dias, excluindo o tráfego interno".
- Mapeamento de alias de campoPredefinição de aliases comuns para dimensões/métricas em settings.json, por exemplo, mapear "número de usuários" para "activeUsers", "accessSource ' mapeia para 'sessionSource'.
- verificação passo a passoDescrição: Primeiro, confirme a lista de campos suportados pelo atributo de destino com get_dimensions e get_metrics e, em seguida, construa a instrução de consulta com esses campos padrão.
- mecanismo de fallback de erroQuando uma consulta complexa falha, ela pode ser dividida em várias consultas simples - por exemplo, obter a distribuição de países primeiro e, em seguida, consultar cada país separadamente para obter dados comportamentais.
Recomendação especial: em cenários críticos para os negócios, a precisão da consulta deve ser verificada com uma pequena quantidade de dados de teste antes de ser estendida para a análise formal. Modelos como o Claude/Cursor suportam o aprendizado de poucos disparos, que pode fornecer de 3 a 5 exemplos de consultas corretas para melhorar a precisão da análise.
Essa resposta foi extraída do artigoGoogle Analytics MCP: uma ferramenta de servidor local para conectar dados GA4 a grandes modelosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o problema da análise semântica imprecisa ao consultar dados GA4 em linguagem natural?
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