sqlbot在使用中的一些问题与建议

使用背景：尝试在项目中使用sqlbot辅助用户通过对话的方式查看感兴趣的指标。

问题1：数据库中存在上百张表，如果选择整个库中的所有表，会导致系统提示词超长且可能溢出，使用成本也会很高。
建议：能否对问题做一个预处理机制，通过预处理筛选出相关度topn的表，当前这个预处理机制可能会很复杂依赖表自身的描述信息，字段信息等因素，需要具体讨论可行的方案。

问题2：同一个数据源中，能否提供主题域的概念？比如电商场景下：一个库中有上百张表，常见的主题域可能是订单主题域、用户主题域、商品主题域......，通过划分主题域并且在主题域中配置好表与表之间的关系，在对话时，先通过问题预测主题域，获取命中主题域对应表的元数据，理论上也能减小系统提示词的长度。当前这个功能不影响现有的对话流程，如果没有主题域，退化为现有的对话逻辑。

问题3：现有的表关系管理模块，是否能够利用大模型的能力自动生成初版表关系，然后人工进行校对？

Không có tệp, bài kiểm thử hoặc entry point nào được nêu tên. Hãy bắt đầu bằng cách xác định luồng hội thoại, việc quản lý siêu dữ liệu/mối quan hệ giữa các bảng và cấu hình nguồn dữ liệu, sau đó xác định liệu việc chọn trước bảng, các miền chủ đề và việc tạo mối quan hệ có sự hỗ trợ của mô hình có thể được đặc tả độc lập hay không; công việc được xem là hoàn tất khi mỗi đề xuất đều có thiết kế đã được thống nhất và hành vi được ghi lại.