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
Spatial Joy 2025 Rokid乐奇 全球 AR&AI 开发大赛 值不值得参加？不少参加过连续两届 Rokid乐奇 赛事的老兵，纷纷表示非常值得参加。 先说最实在的——奖金。 AR赛道分为应用和游戏两个赛道，金奖各20万人民币，而且是现金！交完税全是你自己的！这还不够，AR赛道总共设了27个奖项，据我打听到的往年数据，能正常跑进初赛的作品大概就60-70个，这意味着获奖比例相当高。 20万就封顶了吗？远远没有！亚马孙科技给使用Kiro并获奖的开发者，在原奖金基础上再加20%现金奖励！ AI赛道同样设置了27个奖项，奖金从1万到5万不等，主要以智能体开发为主，支持市面上所有智能体平台的适配。也就是说，你之前做的智能体微调一下就能参赛！ 更重要的是，现在正是智能眼镜行业爆发前夜。据我观察，未来2-3年将是空间计算应用落地的关键窗口期，提前布局的开发者将占据绝对先发优势。 好了，重磅消息说完，下面是我为大家整理的详细参赛指南： 先给开发者交个底：这赛事值得花时间吗？ 对技术人来说，一场赛事值不值得冲，就看三点：资源给不给力、
「强化学习高速避障新范式」 目录 01 主要方法 1. 训练阶段：基于物理先验的奖励塑形 1. Dijkstra全局引导奖励 2. 基于控制障碍函数的安全惩罚 2. 部署阶段：基于高阶控制障碍函数的实时滤波 02 实验结果 1.仿真训练与消融实验 2.基准测试 3.实机飞行验证 03 总结 在无人机高速避障领域，Ego-Planner等传统的模块化规划方法受限于感知-规划-控制的累积延迟，往往难以兼顾高速与安全；而RL等纯端到端的强化学习虽然敏捷，却因缺乏理论上的安全保障而被视为黑盒。 浙江大学高飞老师团队的这项工作，最令人振奋之处在于巧妙地构建了一套混合架构。 * 在训练阶段，利用 Dijkstra 势场 引导 RL 智能体跳出局部极小值陷阱 ，实现了全局可达性； * 在部署阶段，则引入了基于 高阶控制障碍函数（HOCBF）的安全滤波器，将神经网络输出的动作实时投影到可行域内。 这种设计不仅在数学上给出了碰撞避免的严谨证明，更在实测中实现了高达 7.5m/s
Ouyang L, Wu J, Jiang X, et al. Training language models to follow instructions with human feedback[J]. Advances in neural information processing systems, 2022, 35: 27730-27744. 引言 引言首先指出了当前大型语言模型（LMs）存在的一个核心问题：模型规模变大并不意味着它们能更好地遵循用户的意图 。具体而言，大型模型经常生成不真实、有毒或对用户毫无帮助的输出，这是因为语言模型的训练目标（预测网页上的下一个 token）与用户希望的目标（“有用且安全地遵循指令”）是错位的。作者的目标是让模型在“有用性”（Helpful）、“诚实性”（Honest）和“无害性”（Harmless）这三个方面与用户意图对齐。
主流开源AI无人机巡检项目调研 本部分系统梳理了当前主流的开源无人机巡检相关项目，涵盖飞控系统、地面站软件、AI视觉识别、数据处理等多个技术栈，为商业化产品开发提供技术选型参考。 一、飞控与地面站开源项目 1.1 PX4 Autopilot 项目地址：github.com/PX4/PX4-Autopilot 开源协议：BSD 3-Clause 项目简介：由Dronecode基金会（Linux基金会旗下）维护的专业级开源自动驾驶仪软件，是全球最广泛使用的无人机飞控系统之一。支持多旋翼、固定翼、垂直起降等多种机型，广泛应用于工业无人机和科研领域。 核心能力：飞行控制、任务规划、传感器融合、MAVLink通信协议、硬件抽象层、模块化架构 1.2 ArduPilot 项目地址：github.com/ArduPilot/ardupilot 开源协议：GPLv3 项目简介：历史最悠久的开源自动驾驶仪项目，社区活跃度极高。