每个团队都拥有来之不易的关于自身数据的知识，而这些知识在模式中并不存在： 收据表已失效——当前数据位于发货表中。“已关闭”包含已取消的订单。该反向引用表的数据填充率仅为 10%，请勿将其用于连接操作。 传统上，你需要向每一位新分析师重新解释这些内容——以及在每一次新的 AI 对话中重新解释这些内容。
所学知识 这就结束了。当有人纠正 Nova 的错误或教会它一些关于数据的持久性知识时，Nova 可以将其永久保存，供整个组织使用。但与存储所听到内容的聊天机器人“记忆”不同，Nova 拒绝记住任何它无法记住的内容。 证明本指南解释了整个系统。
核心原则：没有证据，就无法记住任何事情。
任何习得的事实在生效前都必须经过两条验证路径之一。没有第三条路径——仅仅“听起来正确”的模型推论会被系统性地拒绝。
门 1：SQL 探测器
通过您自己的网络代理，使用针对实际数据库的小型只读查询来验证模式信息——例如表的定义、列的含义以及表是否已弃用。探测 SQL 及其结果将作为证据存储，并可永久重新运行。
2号门：人工确认
业务规则和指标定义无法通过查询来验证——它们只有在有人确认后才会生效。需要明确地确认（“是的，没错”），或者 行为学Nova 在查询中应用待处理的规则，进行验证，然后您接受结果。您亲眼见证了它的运行过程。
事实如何变成知识
事实语句刻意精简——每个语句只有几百个字符。如果你教给 Nova 的内容包含几个独立部分（例如定义、连接公式和计数规则），它会将它们拆分成多个部分。 独立事实 并逐一核实。与大段文字相比，细小的、原子性的事实更容易核实、纠正和删除。
新星能学到什么
| 事实类型 | 例子 | 经核实 |
|---|---|---|
| 已弃用的表 | “那个收据表已经失效了——请使用发货单。” | A 测距仪替换表必须完全覆盖旧表的数据才能被排除。如果旧表包含替换表不包含的历史数据，则替换表会变成一个历史指针——历史数据永远不会成为孤立数据。 |
| 表格角色 | 这是订单表的视图 | 目录探测——表存在且可查询。 |
| 列含义 | “状态码 18/14/16/20 均表示打开” | 该列存在，并且所声称的值确实出现在数据中。 |
| 加入可靠性 | “该反向引用仅填充了约 10%” | 测量 是 事实上，Nova 运行人口查询并存储结果。 |
| 业务规则/指标 | “已完成”指已开票或已取消。 | 人为确认——显性或行为上的确认 |
事实的生命周期
已提交，等待审核。完全无效——在获得通过之前，对Nova项目没有任何影响。未经确认的提案会在30天后自动撤回，因此不会积压任何提案。
Nova 已通过验证，现已在全公司范围内投入使用。每次使用都会被追踪；每一次成功和失败都会被记录。
事实并非如此。诺瓦的推理立即中止了这一事实，并重新进行最初的证据调查。通过→恢复，但需重新审查。失败→终止。
从 Nova 的所有推理过程中移除——保留其完整的历史记录和证据以供参考。
等级：习得的知识使新星更便宜，而不是更重
朴素人工智能的记忆会无限增长，最终淹没在大量的笔记中。而学习知识则相反——它主要学习事实。 减少 Nova要读的内容：
第 0 级 — 排除
已验证的已弃用表是 已移除 从 Nova 的工作上下文中，留下指向其替代函数的单行指针。了解这一点实际上可以节省令牌。
一级 — 描述
表格和列的实际数据将取代 Nova 的 AI 生成的猜测。无需额外成本——而且，由您的团队手写的描述始终优于学习到的描述。
第二层级——注射
你最常用、最有说服力的业务规则贯穿于每一次对话，并且严格控制在一定范围内，绝不会超支。
第三级——按需服务
其他所有内容都可以在相关时立即搜索到，而且无需任何费用。长尾规则和流程也都在这里。
已教授知识标签页
Nova所学到的一切都存在于……之下 Nova → 语义智能 → 已习得的知识 （管理员和创建者）：
事实
使用筛选器浏览每一条信息。展开任意一行即可查看其证据——精确的探测 SQL 语句和结果，或确认信息——以及完整的版本历史记录。
业务规则
规则和指标定义，按注入与按需划分，有争议的标记为红色，待确认的提案显示确认进度。
设置
组织范围内的开关——学习开/关、成员教学、排除、规则捕获——以及平台护栏以只读方式显示，以确保透明度。
教学名册
每个用户都可以单独设置“能否教授 Nova”的开关。屏蔽一位吵闹的老师，但不会关闭学习功能——被屏蔽的用户仍然可以受益于该组织教授的所有内容。
活动
一份完整的事件时间线——谁教授、修订、质疑或退休了什么内容，以及何时发生的。
Taught facts also surface where your eyes already are: the 语义智能 tree shows 教授徽章 在包含已学习知识的表和列上，在排除的表上显示弃用标记（变暗但始终可见，永不隐藏），以及每个数据库的知识摘要。
出处：每个事实都体现了其作用
每个事实都会被永久记录下来。 谁教的 （附上他们的角色和照片） 什么时候, 在哪个对话中, 和 证据 已经证实了。直接问Nova吧—— 谁教你“关闭”也包括“取消”？ ——并且它会提供真实的来源信息。管理员可以从用户界面或聊天窗口中修改事实（修改需要重新验证——编辑权限绝不会绕过证明），或者将其删除。
自我维护：永不过时的知识
使用情况遥测
每个事实都会记录其使用频率、成功率和被反驳率。
矛盾处理
两次警告后，该事实将暂停执行，等待与实时数据进行重新核实。
衰败与促进
未使用的规则将从注入集和存档中降级；不断证明有用的规则将获得晋升。
排除式自我修复
每次模式重新扫描都会重新检查已排除的表。如果数据重新出现在“已失效”的表中，则排除操作会自动暂停。排除操作的有效性永远不会超过其验证结果。
测量刷新
随着数据漂移，诸如加入可靠性百分比之类的衡量事实会按计划重新运行。
安全与控制
| 保证 | 如何执行 |
|---|---|
| 严格意义上的组织范围 | 你的资料只属于你。你所在组织内部取得的任何成果，都不会被其他任何组织看到或影响。 |
| 只读验证 | 探测操作通过您自己的网络代理运行，与每个查询流查询一样，采用只读强制执行，并受到严格的时间和行数限制。 |
| 到处都有逃生通道 | 排除表是一种路由偏好，而不是一道屏障——它始终可以被显式查询，引用它的 SQL 会收到温和的重定向通知，而不会出错。 |
| 护栏 | 每次对话提案限制、每个组织的事实上限以及紧凑的每次事实大小上限，可以防止失控增长或滥用提示注入。 |
| 默认开启，一键关闭 | 开箱即用，无需任何配置。在设置中关闭任何功能——不会删除任何数据，重新开启后所有功能都会立即恢复。 |
常见问题
为什么Nova不记得我教过它什么？
一个错误的事实会不会让所有人对Nova产生负面印象？
学习功能会降低 Nova 的运行速度或增加成本吗？
谁能教，谁能管理已经教的内容？
如果我们关闭学习功能会发生什么？
只需教授一次 Nova，终身受益。
连接您的数据源，用通俗易懂的语言提问，像指导新分析师一样纠正 Nova 的错误——它会保留验证过的内容。免费开始使用，无需信用卡。
相关指南： Nova AI 如何自动学习您的数据库架构 | 使用 Nova AI 进行文本到 SQL 转换 | 人工智能驱动的分析
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