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
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🎼个人主页：【Y小夜】 😎作者简介：一位双非学校的大三学生，编程爱好者， 专注于基础和实战分享，欢迎私信咨询！ 🎆入门专栏：🎇【MySQL，Javaweb，Rust，python】 🎈热门专栏：🎊【Springboot，Redis，Springsecurity，Docker，AI】 感谢您的点赞、关注、评论、收藏、是对我最大的认可和支持！❤️ 目录 🎈Java调用Deepseek 🍕下载Deepseek模型 🍕本地测试 🍕Java调用模型 🎈构建数据库 🍕增强检索RAG 🍕向量数据库 🍕Springboot集成pgvector 🎈chatpdf 🎈function call调用自定义函数 🎈多模态能力 🎈Java调用Deepseek 本地没有安装Ollama、Docker，openwebUI，可以先学习一下这篇文章：【AI】——结合Ollama、Open WebUI和Docker本地部署可视化AI大语言模型_ollma+本地大模型+open web ui-ZEEKLOG博客
目录 * 一、前言 * 二、项目概述 * 三、功能特性 * 四、技术架构 * 五、安装与使用 * 1、系统要求 * 2、安装步骤 * 3、环境变量配置 * 4、启动方式 * 4.1 命令行模式（CLI） * 4.2 Web模式 * 六、应用场景与未来展望 * 七、结语 一、前言 在科技日新月异的今天，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。从智能手机的语音助手到智能家居的自动化控制，AI技术逐渐渗透到生活的各个角落，为我们带来了便捷与高效。OmniSteward正是在这样的背景下应运而生，它作为一款基于大语言模型的全能AI管家系统，致力于打破人机交互的壁垒，为用户打造一个智能、高效、便捷的生活和工作环境。无论是忙碌的上班族希望在工作中提高效率，还是追求高品质生活的家庭用户渴望轻松掌控家居设备，OmniSteward都有可能成为他们理想的智能伙伴，引领我们进入一个全新的智能生活时代。 二、项目概述 OmniSteward是一个正在积极开发中的全能管家系统，
文章来源：微信公众号：EW Frontier QQ交流群：1074124098（如满私信留言获取最新群） 注：本文为参考文章~代码为对其部分内容进行复现~ 若有侵权联系删除。 摘要 民用无人机的普及可能引发技术、安全和公共安全问题，这些问题亟待解决、规范和预防。安全机构一直在不断探索能够检测无人机的技术和智能系统。然而，相关技术的突破因缺乏无人机射频信号开源数据库而受阻，这些射频信号可通过远程传感和存储，为开发最有效的无人机检测与识别方法提供支持。本文为构建不同飞行模式下各类无人机射频信号数据库迈出了重要一步。我们系统地收集、分析并记录了不同无人机在不同飞行模式（如关闭、开启并连接、悬停、飞行和视频录制）下的原始射频信号。此外，我们利用所开发的射频数据库设计了智能算法，用于检测和识别入侵无人机。研究采用三个深度神经网络，分别实现无人机存在检测、无人机存在及类型识别，以及无人机存在、类型及飞行模式识别。通过 10 折交叉验证过程验证每个深度神经网络的性能，并使用多种指标进行评估。分类结果显示，随着类别数量的增加，性能普遍下降。平均准确率从第一个深度神经网络（2 类）的 99.7%