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常见问题
1.支持哪些大模型？是否支持私有部署的大模型？
OraAI支持接入DeepSeak和OpenAI的API服务。目前不支持接入私有部署的大模型。
| 大模型 | 版本 |
|---|---|
| DeepSeak | V3 |
| OpenAI | GPT-4o |
2.支持哪些数据源?
OraAI支持多种数据源，推荐使用StarRocks。
| 数据源 | 版本 |
|---|---|
| MySQL | |
| PostgreSQL | |
| StarRocks | |
| Supabase | |
| SQL Server |
3. 定义模型文件时，度量(Measures)和指标(Metrics)的区别是什么？
度量(Measures)和指标(Metrics)都是用于定义计算规则。在使用中，应用场景会有不同。
- 度量：定义简单聚合计算，通常是单列的聚合计算，如求和、计数、平均等。
- 指标：定义复杂聚合计算、业务逻辑或关键绩效指标(KPIs)，通常包含多个度量、维度和过滤条件。例如：普通订单数量定义为筛选出订单类型为普通订单的订单号，对订单号进行去重处理。
最佳实践
- 如果需要简单的直接列聚合(如求和、计数、平均)，定义为度量。
- 如果需要定义特定的业务KPI、比率、涉及多个步骤或度量的计算，或参数化计算，定义为指标。
4. 定义模型文件时，维度(Dimensions)的作用是什么？
维度(Dimensions)用于定义数据的分类维度，用于筛选和分组数据。
- 定义维度：在模型文件中定义维度，包括维度的名称、类型、描述等。
- 筛选维度：在查询中使用维度进行筛选，只保留满足特定条件的维度值。
- 分组维度：在查询中使用维度进行分组，将数据按照维度值进行分类汇总。 如果需要简单的直接列聚合(如求和、计数、平均)，定义为度量。 如果需要定义特定的业务KPI、比率、涉及多个步骤或度量的计算，或参数化计算，定义为指标。