我现在想要做一个落地的企业应用，请你给我一个解决方案：背景是这样的：我有3万多条有关区经济情况的数据，会涉及到不同的表，我想要通过大语言模型或者其他模型做一个Ai问数的应用，即用户通过自己的语言问数据查询或者分析结果。比如可能会提问：请问2023年xx区卖出的住宅用地所开发的住宅出售额有多少？这个问题可能涉及出售用地表和房产出售情况表的多表查询。我有很多疑惑：第一，我应该怎么实现Ai问数这个应用；

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简单的计算关键词在文本中出现的频率，也就是计算词频（Term Frequency, TF），这会带来一个问题：有些单词是在整个语料库里面很普遍的，但是他并不稀缺，CountVectorizer对常见词和罕见词一视同仁，高词频的常见词在特征向量中占有很大的权重，可能淹没真正重要的主题词。一般计算两段文本相似度，会通过两段文本的矩阵向量的cosθ值，值越接近1就越相似，那么矩阵向量怎么合理的表示就很关