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
资料来源：火山引擎-开发者社区 国内具身智能领域又迎来重磅消息。 12月18日，“大晓机器人”正式亮相，作为行业级“具身超级大脑”，“大晓机器人”将以全新研发范式、全新数据采集范式，以及性能领先全球的“开悟”世界模型3.0（Kairos 3.0），精准剖析并响应当前阶段行业在技术突破和商业落地的双重诉求，将前沿技术转化为可落地、可复用的解决方案。 同步发布的还有“具身超级大脑模组A1”，通过搭载首创纯视觉无图端到端VLA具身智能模型，让具身智能摆脱了预先地图采集的依赖，能够快速适应复杂的陌生环境——基于这项能力，“大晓机器人”将与国内领先的智能企业达成战略合作，在安防、巡检等工业场景率先部署机器狗。 “大晓机器人”将前沿高新技术转化为可被企业、行业快速落地且易于 复用的通用能力，助力企业、行业在AI时代持续繁荣。 同时，“大晓机器人”也以积极态度拥抱行业合作，先后与包括火山引擎等在内的多家云厂商开展联合探索，进一步提升在大模型领域的创新力。 本文将核心探讨“大晓机器人”与火山引擎，聚焦千万小时级的视频数据处理场景，如何通过火山引擎 LAS AI数据湖解决方案，跑通最佳实
Face3D.ai Pro企业实操：AIGC内容工厂中人脸资产标准化生产方案 1. 企业级人脸资产生产的挑战与机遇 在当今AIGC内容工厂中，人脸资产的生产一直是个技术难题。传统3D建模需要专业美术师花费数小时甚至数天时间，而普通AI生成的人脸又往往缺乏工业级的精度和一致性。Face3D.ai Pro的出现，为企业提供了一个从单张照片到高质量3D人脸资产的完整解决方案。 这个系统基于深度学习的ResNet50面部拓扑回归模型，能够从一张普通的2D正面照片中，实时还原出高精度的3D人脸几何结构，并生成4K级别的UV纹理贴图。这意味着企业现在可以快速、批量地生产标准化的人脸资产，大幅提升内容生产效率。 2. Face3D.ai Pro核心功能解析 2.1 工业级重建算法 Face3D.ai Pro的核心优势在于其工业级的重建精度。系统基于ModelScope的cv_resnet50_face-reconstruction管道，实现了面部形状、表情与纹理的深度解耦。这种解耦设计意味着生成的人脸资产可以轻松地进行后续编辑和调整。 在实际应用中，系统会自动生成符合工业标准的UV
IntelliJ IDEA 中 AI 工具 Codex (GitHub Copilot) 完整使用教程 在 IntelliJ IDEA 中，Codex 的能力主要通过 GitHub Copilot 插件体现。它是目前最强大的 AI 编程助手，能够基于 OpenAI Codex 模型提供实时代码建议、业务逻辑实现以及复杂的重构支持。 一、 安装与环境配置 1. 插件安装 1. 打开 IntelliJ IDEA，进入设置：File -> Settings (Windows) 或 IntelliJ IDEA -> Settings (Mac)。 2. 在左侧菜单选择 Plugins，
引言 在使用 GitHub Copilot 或 OpenAI Codex 自动重构代码时，你是否遇到过这样的尴尬：AI 生成的代码逻辑完美，但原本注释里的中文却变成了 我爱ä¸æ–‡ 这样的乱码？有时候这种字符甚至会污染正确的代码，带来巨大的稳定性隐患。 一、 问题核心：被忽视的“终端中转” 乱码的根源不在于 AI 的大脑，也不在于编辑器的显示，而在于执行链路的编码不一致。 Copilot/Codex 在执行某些修改任务（如：重构整个文件或批量替换）时，往往会通过终端调用系统指令。由于 Windows 终端（PowerShell/CMD）默认使用 GBK 编码，它在处理 AI 传来的 UTF-8 字节时会发生“误读”，导致写入文件的内容从源头上就损坏了。