• 用户提问：当用户提出一个问题时。
• 编码器处理问题：编码器将问题转化为上下文学习（ICL）问题，针对大型语言模型（LLM）。
• LLM生成代码：大型语言模型接着生成代码以回答问题。
• 安全保障检查：安全保障检查代码的有效性，如果发现错误则中止操作；否则，安全保障将代码送往特定应用组件，如数据库引擎或优化求解器（取决于查询类型）。
• 应用特定组件处理：组件处理代码并产生结果，这些结果被记录在文件中。
• 结果日志反馈给LLM：从应用特定组件得到的输出日志被反馈给LLM。
• LLM分析日志并生成人类可读答案：LLM分析日志，并生成人类可读的答案。
• 答案反馈给用户：生成的答案被发送回用户。

向量数据库

LLM

完全体参考图

Database 结构化数据库

Document 非结构化数据

编码器

将用户问题，进行向量数据库查询

🧑用户

判断器

• 审核代码错误
• 若正确，执行python查询数据库or其他操作

解释器

🧑用户