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
这篇是我自己的实战复盘：从 OAuth 报错、模型没切过去，到最终把 OpenClaw 稳定跑在 openai-codex/gpt-5.3-codex 上，并通过飞书远程使用。 先说结论 如果你也在找「便宜 + 强 + 可控」的方案，我现在这套组合非常能打： * OpenClaw 负责 Agent 编排（工具、文件、会话、渠道） * OpenAI Codex 5.3 负责核心编码能力 * Feishu 作为消息入口（随时远程下指令） * 本地 Workspace 放在 G:\claw，项目资产可控 这套的性价比点在于： 1. 不需要重搭一整套复杂平台 2. Codex 5.3 编码质量明显高于普通通用模型
🎁个人主页：User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏：AI 文章目录： * 【前言】 * 一、先理清：Python+Agent，到底强在哪里？ * 1.1 核心区别：Python脚本 vs Python+Agent * 1.2 2026年Python+Agent的3个热门入门场景 * 1.3 新手入门核心技术栈 * 二、环境搭建：10分钟搞定Python+Agent开发环境 * 2.1 第一步：安装Python * 2.2 第二步：创建虚拟环境 * 2.3 第三步：安装核心依赖包 * 2.4 第四步：配置OpenAI
人工智能：自然语言处理在法律领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理（NLP）在法律领域的应用场景和重要性 💡 掌握法律领域NLP应用的核心技术（如合同分析、法律文本分类、案例检索） 💡 学会使用前沿模型（如BERT、GPT-3）进行法律文本分析 💡 理解法律领域的特殊挑战（如法律术语、多语言处理、数据隐私） 💡 通过实战项目，开发一个合同分析应用 重点内容 * 法律领域NLP应用的主要场景 * 核心技术（合同分析、法律文本分类、案例检索） * 前沿模型（BERT、GPT-3）在法律领域的使用 * 法律领域的特殊挑战 * 实战项目：合同分析应用开发 一、法律领域NLP应用的主要场景 1.1 合同分析 1.1.1 合同分析的基本概念 合同分析是对合同文本进行分析和处理的过程。在法律领域，合同分析的主要应用场景包括： * 合同审查：自动审查合同（如“条款分析”、“风险评估”
引言：一场静默的革命 如果你回到2025年，问一个职场人：“你如何使用AI？”他大概率会告诉你：“我会把问题发给ChatBot，它给我一段文字建议，然后我复制粘贴，自己去操作软件、写代码、整理表格。”那时的AI，像是一位博学但手无缚鸡之力的“顾问”，它拥有无穷的知识，却无法替你按下任何一个回车键。 然而，当时针拨向2026年的春天，一切发生了翻天覆地的变化。在科技圈、在写字楼、甚至在大学生的宿舍里，人们口中高频出现的词汇不再是单纯的“大模型”，而是一只红色的“小龙虾”。 这并非夜宵摊上的麻辣美味，而是代号 OpenClaw 的开源人工智能体（AI Agent）框架。它的出现，标志着人类与机器的协作模式完成了一次历史性的跨越：从“咨询顾问模式”彻底转向了“数字员工模式”。没出小龙虾之前，是“你提需求，AI给答案，你自己做”；有了小龙虾之后，是“你提需求，小龙虾帮你做完”。 这不仅仅是一个工具的迭代，