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 # 超音数（SuperSonic）
 
-**超音数是一个开箱即用且易于扩展的数据问答对话框架**。通过超音数的问答对话界面，用户能够使用自然语言查询数据，系统会选择合适的可视化图表呈现结果。超音数不需要修改或复制数据，只需要在物理数据库之上构建逻辑语义模型（定义指标、维度、别名、相互间关系等），即可开启数据问答体验。与此同时，超音数被设计为可插拔式框架，允许以插件形式来扩展新功能，或者将核心组件与其他系统集成。
+**超音数是一个开箱即用且易于扩展的数据问答对话框架**。通过超音数的问答对话界面，用户能够使用自然语言查询数据，系统会选择合适的可视化图表呈现结果。超音数不需要修改或复制数据，只需要在物理数据模型之上构建逻辑语义模型（指标/维度/实体的定义，以及他们的业务含义、相互间关系等），即可开启数据问答体验。与此同时，超音数被设计为可插拔式的框架，允许以插件形式来扩展新功能，或者将核心组件与其他系统集成。
 
-<img src="./docs/images/supersonic_demo.gif" height="70%" width="70%" align="center"/>
+<img src="./docs/images/supersonic_demo.gif" height="100%" width="100%" align="center"/>
 
 ## 项目动机
 
 大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的出现正在重塑信息检索的方式。在数据分析领域，学术界和工业界主要关注利用深度学习模型将自然语言查询转换为SQL查询。虽然一些工作显示出有前景的结果，但它们还并不适用于实际场景。
 
 在我们看来，为了在实际场景发挥价值，有两个关键点：
-1. 将基于规则和基于模型的语义解析器相结合，发挥各自优势，以便处理不同的场景
-2. 引入语义模型层来封装数据底层的复杂性，从而简化语义解析器的问题求解空间
+1. 将基于规则和基于模型的语义解析器相结合，发挥各自优势，以便处理不同的场景。
+2. 引入语义模型层来封装数据底层的复杂性（关联、公式等），从而简化语义解析的求解空间。
 
-为了落地上述想法，我们开发了超音数项目，并将其应用在实际的内部产品中。与此同时，我们决定将超音数作为一个可扩展的框架开源，希望能够促进数据问答对话领域的进一步发展。
+为了验证上述想法，我们开发了超音数项目，并将其应用在实际的内部产品中。与此同时，我们将超音数作为一个可扩展的框架开源，希望能够促进数据问答对话领域的进一步发展。
 
 ## 开箱即用的特性
 
-- 内置图形界面以便业务用户输入数据查询
-- 内置图形界面以便分析工程师管理语义模型
-- 支持文本输入的联想和查询问题的推荐
-- 支持多轮对话，根据语境自动切换上下文
-- 支持三级权限控制：主题域级、列级、行级
+- 内置图形界面以便业务用户输入数据查询。
+- 内置图形界面以便分析工程师管理语义模型。
+- 支持文本输入的联想和查询问题的推荐。
+- 支持多轮对话，根据语境自动切换上下文。
+- 支持三级权限控制：主题域级、列级、行级。
 
 ## 易于扩展的组件
 
-超音数主要分为两层：supersonic-chat and supersonic-semantic。问答层负责将自然语言查询转换为语义查询（也称为DSL查询），而语义层负责将DSL查询转换为SQL查询。超音数的整体架构和主流程如下图所示：
+超音数的整体架构和主流程如下图所示：
 
-<img src="./docs/images/supersonic_components.png" height="70%" width="70%" align="center"/> 
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-### 问答层
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-问答层包含以下4个核心组件：
+<img src="./docs/images/supersonic_components.png" height="100%" width="100%" align="center"/> 
 
 - **问答对话界面(chat interface)**：接受用户查询并选择合适的可视化图表呈现结果，支持输入联想和多轮对话。
 
-- **模式映射器(schema mapper)**：基于语义模型的schema构建知识库，然后将自然语言查询在知识库中进行匹配，为后续的语义解析提供相关信息。
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-- **语义解析器链(semantic parser chain)**：识别查询模式并选择最匹配的语义模型，其由一组基于规则或模型的解析器组成，每个解析器可用于应对不同的特定场景。
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-- **语义查询(semantic query)**: 根据语义解析的结果执行查询，默认的语义查询会将DSL提交给语义组件，但可以扩展新类型的查询。 
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-### 语义层
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-语义层包含以下4个核心组件：
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 - **语义建模界面(modeling interface)**：使分析工程师能够通过可视化方式定义和维护语义模型，与访问权限和聊天对话相关的配置也可以在用户界面上设置。
 
-- **DSL解析器(DSL parser)**：将DSL表达式转换为中间结构。为了使其易于与分析应用程序集成，使用SQL（不含join和计算公式）来作为DSL。
+- **模式映射器(schema mapper chain)**：基于语义模型构建知识库，然后将自然语言文本在知识库中进行匹配，为后续的语义解析提供相关信息。
 
-- **查询计划器(query planner)**：根据各种规则来构建和优化查询计划。
+- **语义解析器(semantic parser chain)**：理解用户查询并抽取语义信息，其由一组基于规则和基于模型的解析器组成，每个解析器可应对不同的特定场景。
 
-- **SQL生成器(SQL genenrator)**：基于查询计划来生成最终的SQL语句（（含join和计算公式））。
+- **语义查询(semantic query)**: 根据语义信息生成物理SQL执行查询。
 
 ## 快速体验
 
 超音数自带样例的语义模型和问答对话，只需以下三步即可快速体验：
 
-- 从[release page](https://github.com/tencentmusic/supersonic/releases)下载预先构建好的发行包
-- 运行 "bin/start-standalone.sh"启动服务
-- 在浏览器访问http://localhost:9080 开启探索
+- 从[release page](https://github.com/tencentmusic/supersonic/releases)下载预先构建好的发行包；
+- 运行 "bin/start-standalone.sh"启动服务；
+- 在浏览器访问http://localhost:9080 开启探索。
 
 ## 如何构建
 
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 ### Standalone模式构建
 
-下载源码包，运行脚本"assembly/bin/build-standalone.sh"，将所有服务一起编译打包
+下载源码包，运行脚本"assembly/bin/build-standalone.sh"，将所有服务一起编译打包。
 
 ### Distributed模式构建
 
-下载源码包，分别运行脚本"assembly/bin/build-chat.sh"、"assembly/bin/build-semantic.sh"，为问答层服务和语义层服务编译打包
+下载源码包，分别运行脚本"assembly/bin/build-chat.sh"、"assembly/bin/build-semantic.sh"，为问答层服务和语义层服务编译打包。