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luma ai生成的食物类sql测评报告存在虚构描述和编造字段问题，需删除软文句式并替换为可验证的失败信号或真实字段行为。
用luma ai生成食物类sql测评报告时，常出现“色香味俱全”“食材新鲜度达98%”等虚构描述，根本不存在的温度、湿度、保质期字段被随意编造，导致数据库查询完全失效。
先砍掉食物类软文基因的三类句式
打开任意一条Luma AI生成的食物SQL测评，逐句筛查以下表达，只要出现就删改：
• “该菜品极大地提升了用户满意度”→ 直接删除，改为可验证失败信号：“SELECT * FROM food_orders WHERE dish_name = '宫保鸡丁' AND created_at > '2026-06-10' 时，返回空结果集（因数据库无此菜名）”
• “食材供应链显著优化”→ 替换为真实字段行为：“food_inventory表中缺少‘shelf_life_days’字段，导致WHERE shelf_life_days
• “整体出品稳定可靠”→ 改为边界触发结果：“当dish_name含emoji（如‘?寿司’）时，MySQL 5.7解析器报错Illegal mix of collations”
用硬约束提示词锁死输出结构
方法一：两段式强制结构
输入提示词：“用两句话写食物SQL测评结论。第一句必须以‘❌’开头指出一个不可绕过的执行失败场景，第二句以‘?’开头给出一条可直接粘贴进Luma数据库的SQL查询语句。禁用‘提升’‘新鲜’‘美味’等主观形容词。”
方法二：字段级真实性校验
输入提示词：“生成3条食物类SQL测评语句，每条必须包含：①从当前food_menu表中复制的真实字段名（如‘spice_level’）；②一个已知存在的菜品ID（如‘DISH-087’）；③一个会导致语法错误的组合（如WHERE spice_level = 'medium-hot'，因该字段为INT类型）。”
【未开启Luma的“上下文感知模式”时，AI会默认调用训练库里的虚构菜名，必须手动点击右上角齿轮图标→勾选“启用实时表结构读取”】
注入人工干预节点阻断食物幻觉流
第一步：让AI生成原始SQL语句
在Luma数据库food_reviews视图中选中某条记录→点击右侧“⋯”→“Ask AI”→输入：“根据‘dish_id’和‘rating’字段，生成一条统计川菜平均辣度的SQL查询”
第二步：人工插入故障锚点
在AI返回的SQL末尾手动添加AND dish_id IN (SELECT dish_id FROM food_menu WHERE cuisine_type = 'Sichuan') -- 故障锚点：此子查询依赖cuisine_type字段，但food_menu表实际无该列
第三步：用真实日志覆盖AI幻觉
从生产环境导出最近1小时food_orders表的CREATE TABLE语句→复制粘贴到Luma提示词开头→加一行注释：“以下SQL必须严格基于此建表语句执行”
