diff --git a/超音数设计思路.md b/超音数设计思路.md
index fa2208e..ec44bdb 100644
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 两类角色的存在都可以提升数据服务质量，增强业务对数据的理解和信任。而随着企业内数据规模和使用场景的不断扩展，对于数据的组织能力和传播能力越来越成为数据驱动落地的关键因素（这似乎跟企业本身的发展是一个道理），所以semantic layer得到越来越多的关注与认可。
 
+接下来的问题，semantic layer和LLM又有什么联系？我们还是从它的两类角色上来分析：
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+- 翻译官将技术名词翻译成更有意义的业务术语，便于业务用户理解的同时，同样能增强LLM对数据的语义理解。
+- 大管家将技术口径封装起来，LLM不需要考虑关联关系和运算公式，生成复杂度极大地被简化。
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+因此，既然semantic layer可以帮助人更好地把数据用起来，为什么不顺便帮一下LLM，举手之劳而已。
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 ### 引入Schema Mapper