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为实时分析仪表板构建自然语言过滤器
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用大型语言模型（LLM）提升实时仪表板的过滤功能。用户通过自然语言输入，LLM解析并生成过滤参数，快速更新仪表板。文章详细阐述了实现步骤，包括创建API路由、定义系统提示和捕获用户输入，从而提高数据可视化效率。
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关键要点
- 利用大型语言模型（LLM）提升实时仪表板的过滤功能。
- 用户通过自然语言输入，LLM解析并生成过滤参数，快速更新仪表板。
- 创建API路由以接受用户输入并返回结构化过滤参数。
- 定义系统提示以指导LLM生成结构化查询参数。
- 实现步骤包括捕获用户输入、更新过滤器和测试功能。
- 实时仪表板应快速过滤，使用LLM时需考虑响应时间。
- 可以使用Tinybird的开源模板进行自然语言过滤的完整示例实现。
- 建议使用WebLLM在浏览器中运行LLM以提高性能。
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延伸问答
如何利用大型语言模型提升实时仪表板的过滤功能？
通过自然语言输入，LLM解析并生成过滤参数，从而快速更新仪表板。
构建自然语言过滤器的步骤有哪些？
步骤包括创建API路由、定义系统提示、捕获用户输入、更新过滤器和测试功能。
在实时仪表板中使用LLM时需要考虑哪些性能因素？
需要考虑响应时间，以确保仪表板能够快速过滤数据。
如何创建API路由以接受用户输入？
创建一个POST路由处理程序，接受用户提示并返回结构化过滤参数。
使用Tinybird的开源模板有什么好处？
可以快速实现自然语言过滤的完整示例，提升开发效率。
如何定义系统提示以指导LLM生成查询参数？
系统提示应明确可用的过滤维度，并指导LLM将自然语言转换为键值对。
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