diff --git a/chat/core/src/main/python/llm/few_shot_example/sql_exampler.py b/chat/core/src/main/python/llm/few_shot_example/sql_exampler.py
index ec71dea89..31facf03b 100644
--- a/chat/core/src/main/python/llm/few_shot_example/sql_exampler.py
+++ b/chat/core/src/main/python/llm/few_shot_example/sql_exampler.py
@@ -1,147 +1,147 @@
-examplars = [
-  {
-    "table_name": "内容库产品",
-    "fields_list": """["部门", "模块", "用户名", "访问次数", "访问人数", "访问时长"]""",
-    "question": "比较jerryjzhang和lexluo在内容库的访问次数",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“比较jerryjzhang和lexluo在内容库的访问次数“中，我们被问：
-“比较jerryjzhang和lexluo”，所以我们需要column=[用户名]
-”内容库的访问次数“，所以我们需要column=[访问次数]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['jerryjzhang', 'lexluo']。""",
-    "schema_links": """["用户名", "访问次数", "'jerryjzhang'", "'lexluo'"]""",
-    "sql": """select 用户名, 访问次数 from 内容库产品 where 用户名 in ('jerryjzhang', 'lexluo')"""
-  },
-  {
-    "table_name": "内容库产品",
-    "fields_list": """["部门", "模块", "用户名", "访问次数", "访问人数", "访问时长"]""",
-    "question": "内容库近12个月访问人数 按部门",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库近12个月访问人数 按部门“中，我们被问：
+examplars= [  
+    {
+        "table_name":"内容库产品",
+        "fields_list":"""["部门", "模块", "用户名", "访问次数", "访问人数", "访问时长"]""",
+        "question":"比较jerry和tom在内容库的访问次数",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“比较jerry和tom在内容库的访问次数“中，我们被问：
+“内容库的访问次数”，所以我们需要column=[访问次数]
+”比较jerry和tom“，所以我们需要column=[用户名]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['jerry', 'tom']。""",
+        "schema_links":"""["访问次数", "用户名", "'jerry'", "'tom'"]""",
+        "sql":"""select 用户名, 访问次数 from 内容库产品 where 用户名 in ('jerry', 'tom')"""
+    },
+    {
+        "table_name":"内容库产品",
+        "fields_list":"""["部门", "模块", "用户名", "访问次数", "访问人数", "访问时长"]""",
+        "question":"内容库近12个月访问人数 按部门",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库近12个月访问人数 按部门“中，我们被问：
 “内容库近12个月访问人数”，所以我们需要column=[访问人数]
 ”按部门“，所以我们需要column=[部门]
 基于table和columns，可能的cell values 是 = []。""",
-    "schema_links": """["访问人数", "部门"]""",
-    "sql": """select 部门, sum(访问人数) from 内容库产品 where 部门 group by 部门"""
-  },
-  {
-    "table_name": "内容库产品",
-    "fields_list": """["部门", "模块", "用户名", "访问次数", "访问人数", "访问时长"]""",
-    "question": "内容库内容合作部、生态业务部的访问时长",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库内容合作部、生态业务部的访问时长“中，我们被问：
+        "schema_links":"""["访问人数", "部门"]""",
+        "sql":"""select 部门, sum(访问人数) from 内容库产品 where 部门 group by 部门"""
+    },
+    {
+        "table_name":"内容库产品",
+        "fields_list":"""["部门", "模块", "用户名", "访问次数", "访问人数", "访问时长"]""",
+        "question":"内容库编辑部、美术部的访问时长",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库编辑部、美术部的访问时长“中，我们被问：
 “访问时长”，所以我们需要column=[访问时长]
-”内容库内容合作部、生态业务部“，所以我们需要column=[部门]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['内容合作部', '生态业务部']。""",
-    "schema_links": """["访问时长", "部门", "'内容合作部'", "'生态业务部'"]""",
-    "sql": """select 部门, 访问时长 from 内容库产品 where 部门 in ('内容合作部', '生态业务部')"""
-  },
-  {
-    "table_name": "优选",
-    "fields_list": """['优选版权归属系', '付费模式', '结算播放份额', '付费用户结算播放份额']""",
-    "question": "近3天阔景系TME结算播放份额",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“近3天阔景系TME结算播放份额“中，我们被问：
-“TME结算播放份额”，所以我们需要column=[结算播放份额]
-”阔景系“，所以我们需要column=[优选版权归属系]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['阔景系']。""",
-    "schema_links": """["结算播放份额", "优选版权归属系", "'阔景系'"]""",
-    "sql": """select 优选版权归属系, 结算播放份额 from 优选 where 优选版权归属系 in ('阔景系')"""
-  },
-  {
-    "table_name": "歌曲库",
-    "fields_list": """['是否音乐人歌曲', 'Q音歌曲ID', 'Q音歌曲MID', '歌曲名', '歌曲版本', '歌曲类型', '翻唱类型', 'TME歌曲ID', '是否优选窄口径歌曲', '是否优选宽口径歌曲', '结算播放量', '运营播放量', '付费用户结算播放量', '历史累计结算播放量', '运营搜播量', '结算搜播量', '运营完播量', '运营推播量', '近7日复播率', '日均搜播量']""",
-    "question": "对比近3天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“对比近3天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量“中，我们被问：
+”内容库编辑部、美术部“，所以我们需要column=[部门]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['编辑部', '美术部']。""",
+        "schema_links":"""["访问时长", "部门", "'编辑部'", "'美术部'"]""",
+        "sql":"""select 部门, 访问时长 from 内容库产品 where 部门 in ('编辑部', '美术部')"""
+    },
+    {
+        "table_name":"精选",
+        "fields_list":"""['归属系', '付费模式', '结算播放份额', '付费用户结算播放份额']""",
+        "question":"近3天飞天系结算播放份额",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“近3天飞天系结算播放份额“中，我们被问：
+“结算播放份额”，所以我们需要column=[结算播放份额]
+”飞天系“，所以我们需要column=[归属系]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['飞天系']。""",
+        "schema_links":"""["结算播放份额", "归属系", "'飞天系'"]""",
+        "sql":"""select 归属系, 结算播放份额 from 精选 where 归属系 in ('飞天系')"""
+    },
+    {
+        "table_name":"歌曲库",
+        "fields_list":"""['歌曲ID', '歌曲MID', '歌曲名', '歌曲版本', '歌曲类型', '翻唱类型', '结算播放量', '运营播放量', '付费用户结算播放量', '历史累计结算播放量', '运营搜播量', '结算搜播量', '运营完播量', '运营推播量', '近7日复播率', '日均搜播量']""",
+        "question":"对比近3天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“对比近3天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量“中，我们被问：
 “歌曲播放量”，所以我们需要column=[结算播放量]
-”翻唱版和纯音乐的歌曲“，所以我们需要column=[歌曲类型]
+”翻唱版和纯音乐“，所以我们需要column=[歌曲类型]
 基于table和columns，可能的cell values 是 = ['翻唱版', '纯音乐']。""",
-    "schema_links": """["结算播放量", "歌曲类型", "'翻唱版'", "'纯音乐'"]""",
-    "sql": """select 歌曲类型, 结算播放量 from 歌曲库 where 歌曲类型 in ('翻唱版', '纯音乐')"""
-  },
-  {
-    "table_name": "艺人库",
-    "fields_list": """['上下架状态', '歌手名', '歌手等级', '歌手类型', '歌手来源', 'TME音乐人等级', '活跃区域', '年龄', '歌手才能', '歌手风格', '粉丝数', '抖音粉丝数', '网易粉丝数', '微博粉丝数', '网易歌曲数', '在架歌曲数', '网易分享数', '独占歌曲数', '网易在架歌曲评论数', '有播放量歌曲数']""",
-    "question": "对比一下陈卓璇、孟美岐、赖美云的粉丝数",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“对比一下陈卓璇、孟美岐、赖美云的粉丝数“中，我们被问：
+        "schema_links":"""["结算播放量", "歌曲类型", "'翻唱版'", "'纯音乐'"]""",
+        "sql":"""select 歌曲类型, 结算播放量 from 歌曲库 where 歌曲类型 in ('翻唱版', '纯音乐')"""
+    },
+    {
+        "table_name":"艺人库",
+        "fields_list":"""['上下架状态', '歌手名', '歌手等级', '歌手类型', '歌手来源', '活跃区域', '年龄', '歌手才能', '歌手风格', '粉丝数', '在架歌曲数', '有播放量歌曲数']""",
+        "question":"对比一下流得滑、锅富程、章雪友的粉丝数",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“对比一下流得滑、锅富程、章雪友的粉丝数“中，我们被问：
 “粉丝数”，所以我们需要column=[粉丝数]
-”陈卓璇、孟美岐、赖美云“，所以我们需要column=[歌手名]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['陈卓璇', '孟美岐', '赖美云']。""",
-    "schema_links": """["粉丝数", "歌手名", "'陈卓璇'", "'孟美岐'", "'赖美云'"]""",
-    "sql": """select 歌手名, 粉丝数 from 艺人库 where 歌手名 in ('陈卓璇', '孟美岐', '赖美云')"""
-  },
-  {
-    "table_name": "歌曲库",
-    "fields_list": """['歌曲名', '歌曲版本', '歌曲类型', 'TME歌曲ID', '是否优选窄口径歌曲', '是否优选宽口径歌曲', '是否音乐人歌曲', '网易歌曲ID', 'Q音歌曲ID', 'Q音歌曲MID', '结算播放量', '运营播放量', '分享量', '收藏量', '运营搜播量', '结算搜播量', '拉新用户数', '拉活用户数', '分享率', '结算播放份额']""",
-    "question": "播放量大于1万的歌曲有多少",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“播放量大于1万的歌曲有多少“中，我们被问：
+”流得滑、锅富程、章雪友“，所以我们需要column=[歌手名]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['流得滑', '锅富程', '章雪友']。""",
+        "schema_links":"""["粉丝数", "歌手名", "'流得滑'", "'锅富程'", "'章雪友'"]""",
+        "sql":"""select 歌手名, 粉丝数 from 艺人库 where 歌手名 in ('流得滑', '锅富程', '章雪友')"""
+    },
+    {
+        "table_name":"歌曲库",
+        "fields_list":"""['歌曲ID', '歌曲MID', '歌曲名', '歌曲版本', '歌曲类型', '翻唱类型', '结算播放量', '运营播放量', '付费用户结算播放量', '历史累计结算播放量', '运营搜播量', '结算搜播量', '运营完播量', '运营推播量', '近7日复播率', '日均搜播量']""",
+        "question":"播放量大于1万的歌曲有多少",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“播放量大于1万的歌曲有多少“中，我们被问：
 “歌曲有多少”，所以我们需要column=[歌曲名]
-”播放量大于1万的“，所以我们需要column=[结算播放量]
+”播放量大于1万“，所以我们需要column=[结算播放量]
 基于table和columns，可能的cell values 是 = [10000]。""",
-    "schema_links": """["歌曲名", "结算播放量", 10000]""",
-    "sql": """select 歌曲名 from 歌曲库 where 结算播放量 > 10000"""
-  },
-  {
-    "table_name": "内容库产品",
-    "fields_list": """['用户名', '部门', '模块', '访问时长', '访问次数', '访问人数']""",
-    "question": "内容库访问时长小于1小时，且来自内容合作部的用户是哪些",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库访问时长小于1小时，且来自内容合作部的用户是哪些“中，我们被问：
+        "schema_links":"""["歌曲名", "结算播放量", 10000]""",
+        "sql":"""select 歌曲名 from 歌曲库 where 结算播放量 > 10000"""
+    },
+    {
+        "table_name":"内容库产品",
+        "fields_list":"""['用户名', '部门', '模块', '访问时长', '访问次数', '访问人数']""",
+        "question":"内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些“中，我们被问：
 “用户是哪些”，所以我们需要column=[用户名]
-”内容合作部的“，所以我们需要column=[部门]
+”美术部的“，所以我们需要column=[部门]
 ”访问时长小于1小时“，所以我们需要column=[访问时长]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['内容合作部', 1]。""",
-    "schema_links": """["用户名", "部门", "访问时长", "'内容合作部'", 1]""",
-    "sql": """select 用户名 from 内容库产品 where 部门 = '内容合作部' and 访问时长 < 1"""
-  },
-  {
-    "table_name": "内容库产品",
-    "fields_list": """['用户名', '部门', '模块', '访问次数', '访问人数', '访问时长']""",
-    "question": "内容库pv最高的用户有哪些",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库pv最高的用户有哪些“中，我们被问：
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['美术部', 1]。""",
+        "schema_links":"""["用户名", "部门", "访问时长", "'美术部'", 1]""",
+        "sql":"""select 用户名 from 内容库产品 where 部门 = '美术部' and 访问时长 < 1"""
+    },
+    {
+        "table_name":"内容库产品",
+        "fields_list":"""['用户名', '部门', '模块', '访问次数', '访问人数', '访问时长']""",
+        "question":"内容库pv最高的用户有哪些",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库pv最高的用户有哪些“中，我们被问：
 “用户有哪些”，所以我们需要column=[用户名]
 ”pv最高的“，所以我们需要column=[访问次数]
 基于table和columns，可能的cell values 是 = []。""",
-    "schema_links": """["用户名", "访问次数"]""",
-    "sql": """select 用户名 from 内容库产品 order by 访问次数 desc limit 10"""
-  },
-  {
-    "table_name": "艺人库",
-    "fields_list": """['播放量层级', '播放量单调性', '播放量方差', '播放量突增类型', '播放量集中度', '歌手名', '歌手等级', '歌手类型', '歌手来源', 'TME音乐人等级', '结算播放量', '运营播放量', '历史累计结算播放量', '有播放量歌曲数', '历史累计运营播放量', '付费用户结算播放量', '结算播放量占比', '运营播放份额', '免费用户结算播放占比', '完播量']""",
-    "question": "近90天袁娅维播放量平均值是多少",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“近90天袁娅维播放量平均值是多少“中，我们被问：
+        "schema_links":"""["用户名", "访问次数"]""",
+        "sql":"""select 用户名 from 内容库产品 order by 访问次数 desc limit 10"""
+    },
+    {
+        "table_name":"艺人库",
+        "fields_list":"""['歌手名', '歌手等级', '歌手类型', '歌手来源', '结算播放量', '运营播放量', '历史累计结算播放量', '有播放量歌曲数', '历史累计运营播放量', '付费用户结算播放量', '结算播放量占比', '运营播放份额', '完播量']""",
+        "question":"近90天袁呀味播放量平均值是多少",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“近90天袁呀味播放量平均值是多少“中，我们被问：
 “播放量平均值是多少”，所以我们需要column=[结算播放量]
-”袁娅维“，所以我们需要column=[歌手名]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['袁娅维']。""",
-    "schema_links": """["结算播放量", "歌手名", "'袁娅维'"]""",
-    "sql": """select avg(结算播放量) from 艺人库 where 歌手名 = '袁娅维'"""
-  },
-  {
-    "table_name": "艺人库",
-    "fields_list": """['播放量层级', '播放量单调性', '播放量方差', '播放量突增类型', '播放量集中度', '歌手名', '歌手等级', '歌手类型', '歌手来源', 'TME音乐人等级', '结算播放量', '历史累计结算播放量', '付费用户结算播放量', '结算播放量占比', '免费用户结算播放占比', '付费用户结算播放占比', '付费用户结算播放占比', '运营播放量', '有播放量歌曲数', '历史累计运营播放量']""",
-    "question": "周深近7天结算播放量总和是多少",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“周深近7天结算播放量总和是多少“中，我们被问：
+”袁呀味“，所以我们需要column=[歌手名]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['袁呀味']。""",
+        "schema_links":"""["结算播放量", "歌手名", "'袁呀味'"]""",
+        "sql":"""select avg(结算播放量) from 艺人库 where 歌手名 = '袁呀味'"""
+    },
+    {
+        "table_name":"艺人库",
+        "fields_list":"""['歌手名', '歌手等级', '歌手类型', '歌手来源', '结算播放量', '运营播放量', '历史累计结算播放量', '有播放量歌曲数', '历史累计运营播放量', '付费用户结算播放量', '结算播放量占比', '运营播放份额', '完播量']""",
+        "question":"周浅近7天结算播放量总和是多少",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“周浅近7天结算播放量总和是多少“中，我们被问：
 “结算播放量总和是多少”，所以我们需要column=[结算播放量]
-”周深“，所以我们需要column=[歌手名]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = ['周深']。""",
-    "schema_links": """["结算播放量", "歌手名", "'周深'"]""",
-    "sql": """select sum(结算播放量) from 艺人库 where 歌手名 = '周深'"""
-  },
-  {
-    "table_name": "内容库产品",
-    "fields_list": """['部门', '模块', '用户名', '访问次数', '访问人数', '访问时长']""",
-    "question": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库访问次数大于1k的部门是哪些“中，我们被问：
+”周浅“，所以我们需要column=[歌手名]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = ['周浅']。""",
+        "schema_links":"""["结算播放量", "歌手名", "'周浅'"]""",
+        "sql":"""select sum(结算播放量) from 艺人库 where 歌手名 = '周浅'"""
+    },
+    {
+        "table_name":"内容库产品",
+        "fields_list":"""['部门', '模块', '用户名', '访问次数', '访问人数', '访问时长']""",
+        "question":"内容库访问次数大于1k的部门是哪些",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“内容库访问次数大于1k的部门是哪些“中，我们被问：
 “部门是哪些”，所以我们需要column=[部门]
 ”访问次数大于1k的“，所以我们需要column=[访问次数]
 基于table和columns，可能的cell values 是 = [1000]。""",
-    "schema_links": """["部门", "访问次数", 1000]""",
-    "sql": """select 部门 from 内容库产品 where 访问次数 > 1000"""
-  },
-  {
-    "table_name": "歌曲库",
-    "fields_list": """['歌曲名', '歌手名' , '歌曲版本', '歌曲类型', 'TME歌曲ID', '是否优选窄口径歌曲', '是否优选宽口径歌曲', '是否音乐人歌曲', '网易歌曲ID', 'Q音歌曲ID', 'Q音歌曲MID', '结算播放量', '运营播放量', '分享量', '收藏量', '运营搜播量', '结算搜播量', '拉新用户数', '拉活用户数', '分享率', '结算播放份额']""",
-    "question": "陈奕迅唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些",
-    "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“陈奕迅唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些“中，我们被问：
-“孤勇者有哪些”，所以我们需要column=[歌曲名]
+        "schema_links":"""["部门", "访问次数", 1000]""",
+        "sql":"""select 部门 from 内容库产品 where 访问次数 > 1000"""
+    },
+    {
+        "table_name":"歌曲库",
+        "fields_list":"""['歌曲ID', '歌曲MID', '歌曲名', '歌曲版本', '歌曲类型', '翻唱类型', '结算播放量', '运营播放量', '付费用户结算播放量', '历史累计结算播放量', '运营搜播量', '结算搜播量', '运营完播量', '运营推播量', '近7日复播率', '日均搜播量']""",
+        "question":"陈易迅唱的所有的播放量大于20k的雇佣者有哪些",
+        "analysis": """让我们一步一步地思考。在问题“陈易迅唱的所有的播放量大于20k的雇佣者有哪些“中，我们被问：
+“雇佣者有哪些”，所以我们需要column=[歌曲名]
 ”播放量大于20k的“，所以我们需要column=[结算播放量]
-”陈奕迅唱的“，所以我们需要column=[歌手名]
-基于table和columns，可能的cell values 是 = [20000, '陈奕迅']。""",
-    "schema_links": """["歌曲名", "结算播放量", "歌手名", 20000, "'陈奕迅'"]""",
-    "sql": """select 歌曲名 from 歌曲库 where 结算播放量 > 20000 and 歌手名 = '陈奕迅'"""
-  }
-]
+”陈易迅唱的“，所以我们需要column=[歌手名]
+基于table和columns，可能的cell values 是 = [20000, '陈易迅']。""",
+        "schema_links":"""["歌曲名", "结算播放量", "歌手名", 20000, "'陈易迅'"]""",
+        "sql":"""select 歌曲名 from 歌曲库 where 结算播放量 > 20000 and 歌手名 = '陈易迅'"""
+    }
+]
\ No newline at end of file