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LLM 驱动的数仓元数据自动治理。解决企业数仓最普遍的痛点：字段无注释、表无描述、命名混乱、NL2SQL 准确率低。 通过三级 LLM 流水线（小模型批量推断 → 超级模型复核 → 人工兜底）自动补全字段语义注释，结合 DSPy 自动优化 prompt、 Self-Consistency 拦截低置信度、Active Learning 最小化人工投入，形成越用越准的自进化闭环。 触发时机（以下任一即触发，不需要用户明确说"数据治理"）： - 用户提到：数据治理、元数据、字段注释、表备注、字段没有描述、数仓治理、data governance - 用户提到：NL2SQL 准确率低、字段语义不清、新人看不懂表结构 - 用户运行 /data-governance 命令 - 用户想批量生成或补全数仓字段说明

by @rickitsui·MIT-0