Databricks Assistant 是一款在线服务：Databricks 平台中的 AI 助手，辅助写 SQL、Python 与排错。

这篇写给 HR 与招聘：围绕岗位描述撰写、面试题与评估表和员工手册问答这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

HR 与招聘的三个高频用法

1. 岗位描述撰写

在 Databricks Assistant 中可以这样提：

根据以下岗位信息写一份岗位描述：职责 5 条、任职要求分「必须 / 加分」两类、工作地点与方式。避免出现与岗位无关的年龄、性别等限制。

把关：没有歧视性要求。

2. 面试题与评估表

提示词示例：

为【岗位】设计 6 道结构化面试题，覆盖专业能力、协作和问题解决，每道题附「好回答的特征」，便于面试官统一打分。

把关：每道题都有评分参考。

3. 员工手册问答

提示词示例：

根据员工手册回答：试用期请病假如何计算？请引用手册的章节，手册中没有规定的请说明「需咨询 HR」。

把关：回答引用了手册原文。

也可以试试：自然语言问数

这是「数据与分析」类工具的通用任务，HR 与招聘同样用得上。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

边界与合规

简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

  • 产出由 HR 与招聘本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Databricks Assistant 的同类还有 Snowflake Cortex、Hex。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Databricks 纳入日常流程。

补充练习

写 SQL 查询

准备材料：数据库表结构说明。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

检查点：说明了口径问题。

评测大模型应用

输入：一批真实用户问题和应用回答。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

交付前确认：评分标准清晰可复用。

指标异动解读

输入：一个突然下降的业务指标。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

验收标准：先排查数据本身问题。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

概念补充：语义层

把业务指标定义统一管理，让 AI 查询时口径一致。

概念补充：文本转 SQL

把自然语言问题转换为数据库查询语句。

写在最后

本文基于 Databricks Assistant 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Databricks Assistant 的数据处理条款，再决定能否使用。

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