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第9章 需求理解算法 9.1 从模糊需求到清晰需求 (1) 通过需求理解算法，可以补充缺乏的业务知识，对有歧义的内容进行澄清，从而生成准确的SQL查询代码。 (2) 面临的挑战：知识形式多样、知识定义

第8章 领域大模型的基础 8.1 领域大模型的背景 (1) 通用大模型的局限性：幻觉生成问题(胡说八道，林黛玉倒拔垂杨柳)、知识时效问题、数据安全问题 (2) 领域大模型的优势： 知识优势：融入特定领

第5章 数据设计 1. 数据设计概述 (1) 数据设计的步骤 业务分析：充分了解业务相关的数据需求 => 第2章 需求分析流程 概念数据建模：构建领域模型以描述现实世界中的概念化结构 => 第3章 用

第4章 系统设计 1. 大话系统设计 (1) 战术编程腐蚀系统：战术龙卷风 => 快速、高产、坑多 (2) 系统复杂化的3个特征： 变更放大：看似简单的变更却需要在许多不同地方进行代码修改。 认知负荷

第3章 抽象建模 某种意义上，软件的本质就是抽象，建模则是系统地实施抽象的过程。 1. 抽象思维 (1) 软件世界的抽象 命名抽象：一个好名字需要把要义浓缩为一到两个词 原则抽象：SOLID(单一功能

第2章 需求分析 1. 需求分析流程 (1) 学习需求相关业务的领域知识，了解业务全局 明确业务概念 (2) 明确业务目标、场景及用例 业务用例(粗粒度)：先列出业务参与者及参与者之间的关系、然后列出