Puis-je corriger iDBQuery lorsqu'il interprète mal un terme ou choisit le mauvais champ ?

Aucun outil ne comprend parfaitement votre activité dès le premier jour, aussi iDBQuery est-il conçu pour pouvoir être instruit plutôt que figé.

• Corrigez sur le moment. S'il utilise `gross_amount` alors que vous vouliez le net, ou la mauvaise colonne de date, dites-le simplement — « utilise le chiffre d'affaires net », « ne compte que les commandes terminées » — et il se réexécute avec votre correction.
• Faites en sorte que ça tienne. Consignez la bonne interprétation dans le glossaire métier ou la couche sémantique : définissez ce que signifie « chiffre d'affaires », quelle colonne fait autorité, à quoi correspond un synonyme. iDBQuery le respecte alors partout, pour tout le monde.
• Conscient de la provenance. Vos définitions fusionnent avec ce qu'iDBQuery a appris du schéma, de sorte que les corrections affinent sa compréhension au lieu de la réinitialiser.

Comme chaque réponse montre son SQL et rattache les lignes sources, repérer une mauvaise interprétation est facile — vous pouvez voir exactement quelle colonne ou quel filtre il a utilisé. Le corriger une fois profite alors à toute l'équipe, puisque les définitions partagées s'appliquent à toutes les conversations. Cette boucle de rétroaction est la façon dont iDBQuery converge au fil du temps vers le sens réel qu'a votre organisation des termes, transformant les corrections précoces en réponses cohérentes et dignes de confiance qui n'ont pas besoin d'être réexpliquées.