# 语义构建概述
在数据智能平台中，指标和维度是自然语言问数的"字典"。业务人员能查到什么数据、按什么口径统计、从哪些角度分析，都由事先在语义构建中定义的指标、维度和层级决定。当您希望业务人员直接在数据智能体的问答框中输入"上个月华东区销售额是多少"这类问题并得到准确结果时，如果系统中尚未定义"销售额"指标和"地区/时间"维度，数据智能体将无法识别这些表述，也无法动态构建查询，问答将失效或返回错误结果。因此，在进行自然语言问数之前，可以先完成语义构建。
语义构建用于定义指标、维度和层级，是自然语言问数的基础。通过定义指标、维度和层级，数据智能体能够理解用户的自然语言查询意图，并动态构建查询返回问数结果。
语义构建与其他模块的关联：
- 与本体模型的关联：指标和维度基于本体模型定义，需先构建本体模型并预置对象类型属性数据。在问答中使用同义词和业务术语，可提升问数召回率。
- 与自然语言问数的关联：自然语言问数依赖语义构建中定义的指标和维度进行查数。
- 与数据集成的关联：需通过数据流将数据导入本体后，指标和维度才能查出数据。