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
llama.cpp预编译包还不支持cuda12.6 llama.cpp的编译，也有各种坑 llama.cpp.python的也需要编译 llama.cpp命令行加载多模态模型 llama-mtmd-cli -m Qwen2.5-VL-3B-Instruct-q8_0.gguf --mmproj Qwen2.5-VL-3B-Instruct-mmproj-f16.gguf -p "Describe this image." --image ./car-1.jpg **模型主gguf文件要和mmporj文件从一个库里下载，否则会有兼容问题，建议从ggml的官方库里下载 Multimodal GGUFs官方库 llama.cpp.python加载多模态模型 看官方文档 要使用LlamaChatHandler类，官方已经写好了不少多模态模型的加载类，比如qwen2.5vl的写法： from llama_cpp import Llama
终极指南：5步实现Whisper GPU加速10倍性能提升 【免费下载链接】whisperopenai/whisper: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API，支持多种语音识别和语音合成引擎，并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/whisp/whisper 还在为语音识别的漫长等待而烦恼吗？当你面对1小时的会议录音时，传统CPU处理需要15分钟才能完成转录，而通过Whisper的CUDA GPU加速技术，这一时间可以缩短到仅90秒！本文将为你揭示如何通过5个简单步骤，让你的语音识别效率实现10倍跃升。 第一步：环境准备与快速配置 系统要求检查 在开始GPU加速之旅前，首先确认你的系统满足基本要求： * NVIDIA GPU：Compute Capability ≥ 3.5 * CUDA Toolkit：11.3及以上版本 * PyTorch：1.10+版本支持
一文读懂UGC、PGC、PUGC、OGC、MGC、BGC与AIGC 在当今这个信息爆炸的数字时代，我们无时无刻不被各种形式的内容所包围——从短视频、直播到图文资讯、专业评测。你或许经常听到UGC、PGC、AIGC这些听起来很“高级”的缩写，但它们究竟代表什么？彼此之间又有什么区别和联系？今天，就让我们一次性说清楚内容创作领域的各种“GC”（Generated Content）。 文章目录 * 一文读懂UGC、PGC、PUGC、OGC、MGC、BGC与AIGC * 1 核心区别：是“谁”在创作内容？ * 2 UGC (User Generated Content) - 用户生成内容 * 3 PGC (Professionally Generated Content) - 专业生成内容 * 4
【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈人工智能与大模型应用 ⌋ ⌋ ⌋ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。 文章目录 * 一、AIGC概述 * （一）什么是AIGC * （二）AIGC与大模型的关系 * （三）常见的AIGC应用场景 * （四）AIGC技术对行业发展的影响 * （五）AIGC技术对职业发展的影响 * （六）常见的AIGC大模型工具 * （七）AIGC大模型的提示词 * 二、文本类AIGC应用实践 * （一）案例1：与DeepSeek进行对话 * （二）案例2：与百度文心一言进行对话 * （三）案例3：使用讯飞智文生成PPT