修改生成sql的提示词

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@@ -709,54 +709,48 @@ class CreatorSQLSearchAPI(APIView):
             return Response({"error": "缺少筛选条件"}, status=400)
 
         table_schema = '''
-        feishu_creators(
+        creator_profiles(
-          id char(32) 主键,
+          id bigint 主键,
-          record_id varchar(100) 记录ID,
+          name varchar(255) 达人名称,
-          contact_person varchar(50) 联系人姓名,
+          avatar_url text 头像URL,
-          handle longtext 账号/达人昵称,
+          email varchar(255) 电子邮箱,
-          tiktok_url longtext 抖音主页链接,
+          instagram varchar(255) Instagram账号,
-          fans_count varchar(50) 粉丝数,
+          tiktok_link varchar(255) TikTok链接,
-          gmv varchar(100) GMV,
+          location varchar(100) 位置,
-          email varchar(254) 邮箱,
+          live_schedule varchar(255) 直播时间表,
-          phone varchar(50) 电话,
+          category varchar(100) 类别,
-          account_type varchar(50) 账号类型,
+          e_commerce_level int 电商能力等级,
-          price_quote longtext 报价,
+          exposure_level varchar(10) 曝光等级,
-          response_speed varchar(50) 响应速度,
+          followers int 粉丝数,
-          cooperation_intention varchar(50) 合作意向,
+          gmv decimal(12,2) GMV(千美元),
-          payment_method varchar(50) 支付方式,
+          items_sold decimal(12,2) 售出商品数量,
-          payment_account varchar(100) 支付账号,
+          avg_video_views int 平均视频浏览量,
-          address longtext 地址,
+          pricing_min decimal(10,2) 最低个人定价,
-          has_ooin varchar(10) 是否有OOIN,
+          pricing_max decimal(10,2) 最高个人定价,
-          source varchar(100) 数据来源,
+          pricing_package varchar(100) 套餐定价,
-          contact_status varchar(50) 联系状态,
+          collab_count int 合作次数,
-          cooperation_brands json 合作品牌,
+          latest_collab varchar(100) 最新合作,
-          system_categories varchar(100) 系统分类,
+          e_commerce_platforms json 电商平台,
-          actual_categories varchar(100) 实际分类,
+          gmv_by_channel json GMV按渠道分布,
-          human_categories varchar(100) 人工分类,
+          gmv_by_category json GMV按类别分布,
-          creator_base varchar(100) 达人基地,
+          mcn varchar(255) MCN机构,
-          notes longtext 备注,
+          create_time datetime 创建时间,
-          created_at datetime 创建时间,
+          update_time datetime 更新时间
-          updated_at datetime 更新时间
         )
         '''
 
         prompt = f"""
-        你是一个SQL专家。下面是MySQL表feishu_creators的结构:
+        你是一个SQL专家。下面是MySQL表creator_profiles的结构:
         {table_schema}
 
         以下是我对表中每个字段的解释: 方便你写出正确的sql查询语句
-        注意: fans_count 字段为字符串，可能为纯数字（如 '1234'），也可能带有 K（千）或 M（百万）后缀（如 '9K', '56.5K', '13.2M'）。请在SQL中将其统一转换为数字后再进行比较, K=1000, M=1000000。例如查找粉丝数量大于10000的博主: SELECT * FROM your_table WHERE (CASE WHEN fans_count LIKE '%K' THEN CAST(REPLACE(fans_count, 'K', '') AS DECIMAL(10,2)) * 1000 WHEN fans_count LIKE '%M' THEN CAST(REPLACE(fans_count, 'M', '') AS DECIMAL(10,2)) * 1000000 ELSE CAST(fans_count AS DECIMAL(10,2)) END) > 100000;
+        请根据以下自然语言筛选条件, 生成一条MySQL的SELECT语句, 查询daren_detail.creator_profiles表(注意一定要写数据库名称.表名称), 返回所有字段。不要加任何解释说明, 只输出SQL语句本身。
-        注意: response_speed 字段有以下几个取值: 1、无回复 2、一般 3、正常 4、积极。请在sql中直接使用上述的某个值就好, 不要进行任何转换。例如： SELECT * FROM daren.feishu_creators WHERE response_speed = '积极'
-        注意: source 字段有以下几个取值: 1. 线下活动 2、TAP后台。请在sql中直接使用上述的某个值就好, 不要进行任何转换。例如: SELECT * FROM daren.feishu_creators WHERE source = 'TAP后台'
-        注意: system_categories 字段是一个varchar类型的值, 是一个列表形式表示的，例如 ['日用百货']、['美妆个护,保健'] 这种。例如查找'美妆个护'的博主： SELECT * FROM daren.feishu_creators WHERE system_categories LIKE '%美妆个护%';
-        注意: gmv 字段是一个varchar类型的值, 例如 $86.89、$8761.98、$15.5K、$12.5M 这种。例如我要查询gmv大于10000美金的达人: SELECT * FROM daren.feishu_creators WHERE gmv NOT LIKE '$0-%' AND (CASE WHEN gmv LIKE '%K' THEN CAST(SUBSTRING(gmv, 2, LENGTH(gmv) - 2) AS DECIMAL(10,2)) * 1000 WHEN gmv LIKE '%M' THEN CAST(SUBSTRING(gmv, 2, LENGTH(gmv) - 2) AS DECIMAL(10,2)) * 1000000 ELSE CAST(SUBSTRING(gmv, 2) AS DECIMAL(10,2)) END) > 10000;
-        请根据以下自然语言筛选条件, 生成一条MySQL的SELECT语句, 查询daren.feishu_creators表(注意一定要写数据库名称.表名称), 返回所有字段。不要加任何解释说明, 只输出SQL语句本身。
         筛选条件：{criteria}
         """
 
         # 2. 让大模型生成SQL
         response = client.chat(
-            model="deepseek-r1:70b",
+            model="qwen2.5:32b",
             messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
         )
         sql = self._extract_sql(response['message']['content'])