ZhangChHao

希望可以提供一个重置方法

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希望可以提供一个重置方法，直接重置已选择的内容为已选择。 目前如果选择了下拉则无法回到初始的已选择状态。

[BUG] spring-ai-alibaba-studio中同意了工具调用，代码中并未回调该函数。导致流程直接中断了。

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### Is there an existing issue for this? - [x] I have searched the existing issues ### Current Behavior 这是agent的定义 这是AgentStaticLoader的定义 这是对话界面 当同意index_structure_tool工具调用后，并没有回调index_structure_tool函数，页面上一直显示等待agent的响应。 ### Expected Behavior 同意工具执行后，回调函数，继续和llm进行交互得到最终的结果 ### Steps To...

[BUG]针对ES单个Index进行问数，某些场景下生成的SQL实际上是无法运行的。

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**SQLBot Version** 1.2.1 **Run Mode** 通过编译源码本地运行 **Describe the bug** 有一个名为test的Index，结构如下 [ (gender:text,性别), (age:long,年龄), (name:text,姓名), ] 针对该index进行提问：分组统计各个性别用户的占比数量 生成Sql如下： SELECT "gender" AS "gender_name", COUNT(*) AS "count", ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*)...

sqlbot在使用中的一些问题与建议

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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？