你问本月收入为什么下降，助手很快查出一个金额。可它用的是订单创建时间，财务按入账时间统计；一张表含退款，另一张不含。查询没有报错，答案甚至附了 SQL，看起来很可信，却根本没有回答同一个业务问题。
这不是缺一个更聪明的查库工具。先使用团队已经确认的报表、数据目录或指标定义，通常比让模型在所有表中自由选择更可靠。如果每周只看几个固定指标，已有报表能完成的工作，也无需重新搭建查询层。
EasyNet 可以接入的是带明确用途的查询能力。比如“查询已关账月份的净收入”，只接收月份和获准的业务范围，返回金额，同时给出口径、数据截止时间和来源说明。先用同一口径比较两个月，确认下降幅度；要解释原因，还需继续核对订单量、退款等具体变化，不能凭一个金额就得出结论。
这个入口应由熟悉数据的人维护。查询底层仍可使用已有语义层或批准的查询模板，相关说明通过 Context 关联起来。EasyNet 的材料目录不能凭空变成完整 Data Catalog；可信来源、质量状态、负责人和更新关系，需要沿用现有系统或另行接入。
遇到本月尚未关账，也应该把这一事实返回，而不是悄悄切换到另一张表凑出金额。用户无权看部门明细时，限制要在查询端执行。业务条件和访问范围不能只藏在工具描述里，因为模型可能漏读或传入不符合预期的参数。
先挑一个有认证报表可对照的月份，检查相同口径下结果是否一致；再问一个口径不明确的问题，看助手会不会先确认。值得实现的体验是，AI 不只找到“能查的东西”，还知道这次结果说明什么、不能说明什么，以及有疑问该找谁。
- 01
澄清收入定义
订单额还是财务确认的净收入？
- 02
查询已结月份
带上授权范围、口径与截止时间。
- 03
对照后再解释
单个金额不能证明下降原因。
相同口径下计算月度变化
独立Python示例使用虚构已结账数据；只计算变化，不解释业务原因。
from decimal import Decimal
previous = Decimal('100000.00')
current = Decimal('92000.00')
change = (current - previous) / previous * 100
print(f'{change:.1f}%')预期结果：输出-8.0%；退款、订单减少等原因仍需相同范围的明细核查。
接入时的检查项
- 助手能说明为什么选择该来源而排除其他表。
- 计算结果与既有认证报表在同一口径下匹配。
- 缺少口径或来源过期时不伪装成完整答案。