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
Docker 安装 Neo4j 保姆级教程 本教程适用于零基础用户，详细讲解如何在 Windows 或 Linux 环境下通过 Docker 安装并配置 Neo4j 图数据库。 Neo4j 官方 Docker 文档 1. 环境准备 * 已安装 Docker（Docker Desktop 官网） * Linux 和 Windows 均可 2. 创建挂载目录 在宿主机上新建以下目录，用于数据持久化和配置挂载（以 Linux 为例，Windows 可用资源管理器新建文件夹）： mkdir -p /home/neo4j/data /home/neo4j/logs /home/neo4j/conf /home/
一、引言：无人机时代的数据存储挑战 在无人机（UAV）技术飞速发展的今天，其应用范畴早已突破消费级航拍的界限，深度渗透至测绘勘察、基础设施巡检、精准农业、安防监控乃至国防军事等工业级领域。每一次精准的自动巡航、每一帧高清图像的实时图传、每一条飞行轨迹的忠实记录，都离不开飞控系统这颗"大脑"的精密运算。然而，大脑的决策依赖于记忆与学习，而承担这一"记忆"任务的存储单元，其可靠性直接决定了飞行任务的成败与数据的价值。一次意外的数据丢失或存储故障，不仅可能导致珍贵的测绘数据付诸东流，造成重大的经济损失，甚至可能引发严重的飞行安全事故。因此，为无人机飞控系统选择一款高性能、高可靠的存储芯片，已成为行业设计中不可或缺的关键一环。 本文将围绕基于全志MR100主控平台与CS创世SD NAND（具体型号：CSNP32GCR01-AOW）构建的新一代无人机飞控存储方案，深入探讨工业级存储芯片如何为高端无人机赋予稳定、可靠的"数据生命线"，助力无人机技术在各个领域发挥更大的价值。 二、应用产品介绍：无人机飞控系统——空中机器人的智能核心
作者：网心 2026-3-10 在 Windows 系统上从头开始部署 OpenClaw，并将其配置为可以接入飞书的智能机器人。我们将以实战中遇到的问题为鉴，确保安装过程顺畅无误。 第一章：准备工作与环境检查 在正式开始安装前，请确保您的电脑满足以下基础条件，并理解我们将要使用的关键命令。 1. 系统要求 操作系统: Windows 10 或 Windows 11 (需使用管理员权限运行 PowerShell)。 网络环境: 能够正常访问 GitHub 和 npm 仓库。如果您在网络受限的环境中，可能需要提前准备代理或镜像配置。 2. 核心命令解释 在整个安装过程中，有两个核心命令您需要理解： 一键安装命令：iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex iwr：Invoke-WebRequest 的别名，用于从指定网址下载文件。
在万物互联与人工智能深度融合的“十五五”规划背景下，基于4G Cat.1模组的AI陪伴教育机器人正迎来历史性发展机遇。2025 年政府工作报告提出持续推进 “人工智能 +” 行动，支持大模型广泛应用；教育数字化已纳入国家战略部署，教育部等九部门《关于加快推进教育数字化的意见》明确将人工智能融入教育教学全要素全过程，推动智能教育装备普及与教育智能化升级。与此同时，工信部等六部门 2023 年联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，到 2025 年智能算力占比达到 35%，为教育 AI 终端与边缘计算提供坚实算力支撑。在政策与技术双重驱动下，4G Cat.1模组凭借低功耗、广覆盖、高性价比的核心优势，正成为AI教育机器人领域的“黄金连接载体”，为教育数字化转型提供稳定可靠的技术底座。 政策红利：算力与教育融合的“双轮驱动” “十五五”规划与最新政府工作报告为教育数字化转型提供了强有力的政策支撑，尤其对AI教育终端与算力基础设施的融合应用提出了明确方向与要求。 1. 国家战略层面：AI教育终端是重要应用方向 2025 年《政府工作报告》