在MCK系统中，角色提示词的设计直接影响SQL语句的生成质量。如何通过角色设定精准控制输出逻辑？如何平衡自然语言与结构化指令的边界？以下从技术实现与场景适配角度展开分析：

一、角色定位与指令分层

示例：

• 基础指令：
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  请以数据分析师身份，按季度统计用户活跃度，需包含新用户与留存率字段
• 进阶指令：
  plaintext

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  模拟数据工程师视角，设计用户行为日志与订单表的左连接查询，注意去重逻辑

二、上下文关联与语义强化

1. 多轮交互记忆：
   • 在提示词中嵌入历史查询结果（如
     plaintext

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     参考上月生成的用户画像表
     ），减少重复解析成本。
2. 领域术语映射：
   • 建立业务词汇表（如将“GMV”映射为
     plaintext

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     SUM(order_amount)
     ），避免歧义。
3. 异常场景预设：
   • 添加兜底指令（如
     plaintext

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     若日期字段为空则默认取当前季度
     ），覆盖边缘用例。

三、错误反馈与迭代优化

• 实时纠错机制：
  当生成SQL执行报错时，自动提取错误代码（如
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  ），反向修正提示词中的语法结构。
• 案例库构建：
  按错误类型（如字段不存在、权限不足）分类存储失败案例，训练提示词的容错能力。

四、权限与合规控制

• 角色隔离策略：
  通过
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  标签限制敏感字段访问，确保生成SQL符合《数据安全法》要求。
• 动态策略更新：
  结合企业数据分类分级标准，定期同步提示词中的合规约束条件。

通过上述方法，MCK系统可实现角色化提示词与SQL生成的深度耦合，显著提升复杂场景下的输出准确性。实际应用中需根据业务需求动态调整权重，例如在报表场景强化聚合函数提示，而在风控场景侧重关联子查询设计。