检索命中了订单和品牌却没有 SKU 中间表模型就可能发明一个不存在的直接连接。Schema 剪枝要解决的不是“尽量短”而是“在可用预算内留下够用的关系”。10 月 20 日的分析 Agent 基准把多跳数据层的使用与计划错误分开观察。它不能证明某种剪枝器对所有企业都有效但能帮助我们提出一个更具体的测试问题相关表找到了连接路径是否也保住了Agentic Analytics Benchmark 第二轮保留顺序补齐必需路径候选列表有排名不能先转集合再取前三。外键补全也不是随便拉进所有邻居应从确认的核心表出发在可信关系图中寻找路径保留桥接节点。预算装不下必要路径时应失败或反问而不是悄悄把桥表截掉。from collections import deque graph {orders: [items], items: [orders, brands], brands: [items]} def path_between(start, goal): queue deque([(start, [start])]) seen {start} while queue: node, path queue.popleft() if node goal: return path for neighbor in graph.get(node, []): if neighbor not in seen: seen.add(neighbor) queue.append((neighbor, path [neighbor])) raise ValueError(no approved join path) def prune(ranked_hits, max_tables4): selected list(dict.fromkeys(ranked_hits)) if not selected: return [] anchor selected[0] for target in selected[1:]: for table in path_between(anchor, target): if table not in selected: selected.append(table) if len(selected) max_tables: raise ValueError(required join graph exceeds budget) return selected answer prune([orders, brands, orders]) assert set(answer) {orders, items, brands} assert answer[:2] [orders, brands] print(answer)这是无权图上的教学 BFS不是向量检索或跨编码器实现。图中的边应来自经过核对的关系元数据并包含主键、外键、基数与有效时间等信息最短的图路径也不一定具有正确业务粒度。该保留的不只是列名订单表可能是订单粒度明细表是一单多行品牌表还可能有缓慢变化版本。即便三表连通若 JOIN 后重复累计订单实付额结果仍会错。剪枝上下文需要附上粒度、去重规则与应使用的金额字段。评估时至少记录表召回、桥表遗漏、最终结果正确率、上下文长度和延迟。只看 token 减少容易奖励一个把正确答案也剪掉的算法。重排用真实打分器还是规则排序要在方案里说清楚不能把candidates[:k]标成已经完成了神经重排。本文没有接入 embedding 服务、向量数据库或真实模型也不提供“从 500KB 到 3KB”“准确率提升到 93.5%”的实测结论。先用一张小图把连接关系解释清楚再决定是否值得引入更复杂的检索组件。延伸阅读Agentic Analytics Benchmark 第二轮DuckDB 2.0.0 LTS 发布说明 检索命中了订单和品牌却没有 SKU 中间表模型就可能发明一个不存在的直接连接。Schema 剪枝要解决的不是“尽量短”而是“在可用预算内留下够用的关系”。10 月 20 日的分析 Agent 基准把多跳数据层的使用与计划错误分开观察。它不能证明某种剪枝器对所有企业都有效但能帮助我们提出一个更具体的测试问题相关表找到了连接路径是否也保住了Agentic Analytics Benchmark 第二轮保留顺序补齐必需路径候选列表有排名不能先转集合再取前三。外键补全也不是随便拉进所有邻居应从确认的核心表出发在可信关系图中寻找路径保留桥接节点。预算装不下必要路径时应失败或反问而不是悄悄把桥表截掉。from collections import deque graph {orders: [items], items: [orders, brands], brands: [items]} def path_between(start, goal): queue deque([(start, [start])]) seen {start} while queue: node, path queue.popleft() if node goal: return path for neighbor in graph.get(node, []): if neighbor not in seen: seen.add(neighbor) queue.append((neighbor, path [neighbor])) raise ValueError(no approved join path) def prune(ranked_hits, max_tables4): selected list(dict.fromkeys(ranked_hits)) if not selected: return [] anchor selected[0] for target in selected[1:]: for table in path_between(anchor, target): if table not in selected: selected.append(table) if len(selected) max_tables: raise ValueError(required join graph exceeds budget) return selected answer prune([orders, brands, orders]) assert set(answer) {orders, items, brands} assert answer[:2] [orders, brands] print(answer)这是无权图上的教学 BFS不是向量检索或跨编码器实现。图中的边应来自经过核对的关系元数据并包含主键、外键、基数与有效时间等信息最短的图路径也不一定具有正确业务粒度。该保留的不只是列名订单表可能是订单粒度明细表是一单多行品牌表还可能有缓慢变化版本。即便三表连通若 JOIN 后重复累计订单实付额结果仍会错。剪枝上下文需要附上粒度、去重规则与应使用的金额字段。评估时至少记录表召回、桥表遗漏、最终结果正确率、上下文长度和延迟。只看 token 减少容易奖励一个把正确答案也剪掉的算法。重排用真实打分器还是规则排序要在方案里说清楚不能把candidates[:k]标成已经完成了神经重排。本文没有接入 embedding 服务、向量数据库或真实模型也不提供“从 500KB 到 3KB”“准确率提升到 93.5%”的实测结论。先用一张小图把连接关系解释清楚再决定是否值得引入更复杂的检索组件。延伸阅读Agentic Analytics Benchmark 第二轮DuckDB 2.0.0 LTS 发布说明