在 Retrieval 或者 ReACT 的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而 LangChain 本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL 能力中，也有非常好的示例。
在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在 LangChain 结合大语言模型的过程中，应对这些问题则相当轻松——写清晰的提示词即可。
在传统的工作流程中，如果想要在数据库中搜索一些信息，那么就必须要掌握相应的数据库技术，比如 SQL 语句查询等，但是其本身有很高的学习成本。如果能用自然语言代替这个过程，则任何人都无需学习 SQL 语法，即可轻松进行数据的查询。
自然也可以
知网AIGC检测多少钱？各渠道价格对比和省钱攻略 毕业季一到，论文查重和查AI就成了绕不开的两座山。查重大家都比较熟悉了，但知网AIGC检测是这两年才铺开的新项目，很多同学对它的价格体系还不太清楚。 我去年帮几个学弟学妹查过知网AIGC，踩了不少坑，也摸索出了一些省钱的路子。今天把这些经验整理出来，希望能帮大家少花点冤枉钱。 知网AIGC检测的官方定价是多少？ 先说结论：知网AIGC检测并没有一个面向个人用户的统一公开售价。 这和知网查重类似——知网的检测服务主要是面向机构（高校、期刊社）提供的，个人用户想用知网检测，通常需要通过第三方渠道。不同渠道的定价差异不小，这也是很多同学踩坑的原因。 目前市面上能查到的知网AIGC检测价格，大致分布在这个区间： 渠道类型价格区间（单篇）可靠性备注学校图书馆免费（限次）最高部分学校提供1-2次免费机会知网官方合作渠道80-150元高需确认是否为正规授权淘宝/拼多多店铺30-80元参差不齐低价店铺有报告造假风险第三方检测网站50-120元中等需辨别是否真的调用知网接口 学校免费次数用完了怎么办？ 很多学校会给毕业生提供
背景 最近几年，AI 大模型火得一塌糊涂，特别是像 Llama 这样的开源模型，几乎成了每个技术团队都在讨论的热点。不过，这些"巨无霸"模型虽然能力超强，但对硬件的要求也高得吓人。这时候，华为的昇腾 NPU 就派上用场了。 说实话，昇腾 NPU 在 AI 计算这块确实有两把刷子。它专门为神经网络计算设计，不仅算力强劲，功耗控制得也不错，最关键的是灵活性很好，可以根据不同场景进行裁剪。所以，用它来跑大模型推理，理论上应该是个不错的选择。 为什么偏偏选了 Llama 来测试？ 说到 Llama，这玩意儿现在可是开源界的"网红"。Meta 把它完全开源出来，社区生态搞得风生水起，各种优化和适配层出不穷。 其实选择 Llama 做测试，主要有这么几个考虑：
目前 GitHub Copilot 仅支持接入国外的几家模型提供商，无法直接调用 OpenAI 兼容的自定义 API 进行扩展。参考相关解决方案，我总结了一下Copilot中接入OpenAI 兼容 API 的方法。 实现方法主要分为两种： 方案一：修改 Copilot Chat 源代码 在模型选择器中新增自定义提供商选项。 方案二：API 兼容适配 将 OpenAI 兼容的自定义 API 虚拟化封装为与 Ollama 兼容的 API（运行期间占用 Ollama 端口），从而利用 Copilot 模型选择器中原生的 Ollama 选项。 方法一（目前存在问题） 具体做法可参考修改Copilot chat插件增加自定义模型提供商 这里只说一下这个方法存在的问题： 1. 官方开源的Copilot chat插件版本通常滞后于最新版，可能存在未来兼容性问题 2.
1. 引言 1.1 全场景写作需求下的跨端接续痛点 在数字化办公与内容创作场景日益多元化的今天，用户的写作行为已不再局限于单一设备。无论是通勤途中用手机记录灵感碎片、办公室通过PC进行深度文稿编辑，还是居家时借助平板梳理创作大纲，跨设备接续写作已成为核心需求。然而当前主流写作工具在跨端协同方面存在诸多痛点：其一，数据同步延迟显著，手机端编辑内容需手动触发同步，且易出现版本冲突，导致创作思路中断；其二，接续体验割裂，切换设备后无法恢复上次编辑的光标位置、文本选中状态及格式设置，需重新定位上下文，降低创作效率；其三，AI辅助功能跨端适配不足，多数工具的AI生成、润色能力仅支持单一设备，无法在多端间保持功能一致性；其四，离线编辑支持不完善，无网络环境下的编辑内容难以在设备联网后自动同步，存在数据丢失风险。这些痛点严重制约了全场景写作的流畅性，亟需基于新一代分布式操作系统的技术方案予以解决。 1.2 HarmonyOS 6.0+ 跨端协同与AI创作能力优势 HarmonyOS 6.0+作为面向全场景的分布式操作系统，其核心特性为跨端智能写作助手的开发提供了天然技术优势。在跨端协同层