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
全网首发：DeepSeek + MCP 炒股实战，我用AI炒股两周，居然真赚了钱？附接入教程 今天这篇内容不夸张地说，是我今年最期待的一篇。因为它不仅能帮你把大模型用在炒股上，还真能跑出点效果——我自己已经偷偷用它赚钱两周了😏。 在开始实操之前，咱先把一个误区掰扯清楚。 你可能觉得，DeepSeek，ChatGPT、文心一言这些AI已经很聪明了，“只要提示词写的好就能用来炒股”。 我当初也这么想。直到我试着问了DeepSeek几轮后才知道，它回答的全是—— 这都2025年了，他居然用2023年的数据来回答我😂 所以不是AI不行，而是他们没有实时的数据，连个炒股的“前提条件”都不具备。就像让一个盲人猜红绿灯。 那为啥我的能行？很简单： 我给大模型接上了“眼睛”和“耳朵”——一个能看实时股价，一个能读财经舆情。 这俩东西连上之后，大模型的分析准确率、策略理解力和生成能力，直接质变。 今天花姐就手把手带你搭建一套“DeepSeek + MCP”的炒股系统，看完文章动动手就能复刻。 MCP是什么？一句话：让AI看得懂当下
Skill 构建指南：从零打造 AI 智能体扩展包 引言 在人工智能时代，如何让智能体具备更强的专业能力和更丰富的工作流程？答案就是 Skill——一种为智能体设计的能力扩展包。本文将详细介绍如何从零开始构建符合规范的 Skill，让你的创意变成可分发的工具。 什么是 Skill？ 核心定位 Skill 是被智能体加载和执行的能力扩展包，而非独立运行的应用程序。 执行模式 * Skill 在智能体的会话上下文中被动态加载 * 智能体读取 SKILL.md 的指导，调用 scripts/ 中的脚本，参考 references/ 中的文档 * Skill 的所有交互都通过智能体与用户的对话完成 Skill 提供的能力 * ✅ 专门工作流程（多步骤程序与条件逻辑） * ✅ 工具集成（文件格式与 API 的使用方式） * ✅ 领域专家知识（公司或系统特有的架构与逻辑） * ✅ 打包资源（脚本、参考、资产） Skill
欢迎文末添加好友交流，共同进步！ “ 俺はモンキー・D・ルフィ。海贼王になる男だ！” 引言 * 在当今数字化时代，推荐系统已成为电商平台、内容分发平台、社交网络等互联网产品的核心竞争力之一。从淘宝的"猜你喜欢"、抖音的精准内容推送，到 Netflix 的影视推荐，优秀的推荐系统不仅能显著提升用户留存率和转化率，更能为企业带来可观的商业价值。据统计，亚马逊约 35% 的销售额来自推荐系统，Netflix 则通过推荐算法为用户节省了每年约 10 亿美元的搜索成本。 * 然而，随着业务规模的增长和推荐算法的复杂化，传统的单体架构逐渐暴露出诸多瓶颈。首先，推荐系统涉及用户画像构建、实时行为收集、特征工程、模型推理等多个环节，单体应用难以应对日益复杂的业务逻辑；其次，推荐服务需要处理海量并发请求，单机部署无法满足弹性伸缩的需求；再者，AI 模型的迭代更新日益频繁，单体架构下模型部署往往需要重启整个应用，严重影响线上服务稳定性；最后，企业需要支持 A/B
AMD显卡Vulkan兼容性深度解析：5步解决llama.cpp部署难题 【免费下载链接】llama.cppPort of Facebook's LLaMA model in C/C++ 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp 在AMD显卡上部署llama.cpp时，Vulkan后端的兼容性问题常常成为技术障碍。本文将通过系统化的诊断流程和实用的解决方案，帮助你彻底攻克这一技术难点。 🚨 问题识别：AMD显卡的典型症状 当你遇到以下任一情况时，很可能正面临Vulkan兼容性问题： * 启动崩溃：程序初始化阶段直接退出，控制台输出"vkCreateInstance failed"错误 * 进度停滞：模型加载卡在"Initializing Vulkan backend"阶段 * 性能异常：