做数据分析 Agent 时该预学多少、现查多少?团队分享发现层设计
prous5tmaker · reddit · 2026-10-19
一个主动扫描企业数据、把结果推送进 Slack 的数据 agent 团队分享了核心设计权衡:agent 预先「学多少」vs 现场查多少。
- 第一版用 LLM agent 探索 schema 并生成「目录」(catalog):表、列、可 join 关系,供查询 agent 复用,减少现场反复查元数据的开销。
- 新路径改用代码直接从元数据读取表名、列、类型、键约束,合并分片表/分区、识别相同布局;模型只负责判断哪些表重要、相同布局是否为副本、表含义,并从给定列表返回编号由代码解析回表名,列描述也由代码校验。
- 尚未决定的问题:discovery 阶段要不要采样类别值(枚举值),还是留给每次 investigation 现查;描述与 join 建议仍需对照实际查询结果校验。
- 作者征求社区意见:哪些信息值得放进初始地图以节省后续工作。
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