本文介绍了基于Dify平台实现Text2SQL（自然语言转SQL）工作流的方法。Text2SQL技术允许用户通过自然语言提问直接查询数据库，无需掌握SQL语法。工作流包含多个关键步骤：1.配置对话开场白引导用户；2.获取系统时间辅助查询；3.使用LLM模型将自然语言转换为SQL语句；4.通过SQLExecute工具执行查询；5.用ECharts生成可视化图表。文章详细说明了数据库连接配置技巧（如特

本文综述了当前主流的开源AI智能体框架技术发展现状，涵盖22个代表性项目。从早期的LangChain、AutoGPT，到企业级方案如Dify、Coze、JoyAgent，再到多智能体系统如MetaGPT、CAMEL，展示了智能体技术从问答工具向任务执行系统的演进路径。文章详细分析了各框架的架构特点、核心技术及适用场景，包括模块化设计、RAG集成、多模态支持、可视化开发等创新点。同时指出未来趋势将向

摘要：本文介绍了一个基于开源大模型的代码评审助手系统CR-Copilot，旨在解决团队CodeReview执行不力、代码安全问题和审核效率低下的痛点。系统通过集成DeepSeek或硅基流动等AI模型，结合本地知识库搭建自动化评审流程，实现GitLab合并请求的智能分析。文章详细阐述了从申请API、部署Dify引擎、配置GitLab到实现CR-Copilot的全套技术方案，包含系统架构、功能特点和配

摘要： AGENTS.md和MCP代表了AI编程工具领域的两大新兴标准。MCP是面向大语言模型的上下文接入协议，而AGENTS.md则是一个专为AI编程代理设计的结构化操作手册。它以Markdown格式提供项目的精确构建命令、测试流程和代码规范，与面向人类开发的README形成互补。AGENTS.md的标准化有助于解决不同工具间的碎片化问题，目前已有4万多个开源项目采用。它与MCP形成内外协同的关

LMStudio是一款专为本地大语言模型设计的桌面工具，它简化了LLM在个人电脑上的部署和使用过程。文章介绍了LMStudio的三个核心优势：首先，它提供了一体化的本地LLM运行环境和直观的聊天界面，降低了技术门槛；其次，得益于与NVIDIA的合作，LMStudio整合了CUDA计算图优化、FlashAttention等性能加速技术；最后，软件提供免费跨平台支持，既适合普通用户直接交互使用，也支持

Claude 与 n8n 的结合，特别是通过 MCP 的加持，为 AI 自动化带来了前所未有的可能性。它不仅大大降低了构建复杂自动化工作流的门槛，还通过“人在循环内”的模式，确保了 AI 驱动的自动化更加可靠和可控。这种强大的协作模式，使得个人开发者和小型团队也能在短时间内构建出功能强大、具有商业价值的 AI 应用。它预示着 AI 和开发者工具将更加紧密地融合，人类的想法将以前所未有的速度转化为可

众所周知，大模型的训练需要大量的显存资源，单卡很容易就爆了，于是就有了单机多卡、多机多卡的训练方案。本文主要是介绍如何使用deepspeed框架做多机多卡的分布式训练。由于PyTorch、NVIDIA、CUDA等运行环境搭建也是很繁琐，所以这次我们用docker来快速搭建，但是deepspeed多机训练是通过ssh来通讯的，不同服务器的docker容器通讯是个麻烦事。还好，docker可以创建ov

本文介绍了LangChain中自定义工具和内置工具包的使用方法。主要内容包括：1. 自定义工具的三种创建方式（@tool装饰器、StructuredTool.from_function方法和BaseTool子类化），以及工具的基本组件（名称、描述、参数模式等）；2. 工具错误处理策略；3. 内置工具包（如Wikipedia、SQLDatabase等）的使用和自定义方法

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络，通过门控机制解决传统RNN的梯度消失问题。它包含遗忘门、输入门和输出门，能有效捕捉序列数据的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和时间序列预测。文章以英伟达股票预测为例，展示了使用Python和TensorFlow构建LSTM模型的完整流程，包括数据获取、归一化处理、模型训练和预测可视化。LSTM模型在保持长期记忆和梯度流动方面具有显著优势。

本文深入探讨了八大核心提示词工程技巧，帮助用户提升与AI协作的效率。关键技巧包括：1.保持清晰直接的指令，提供详细背景和具体要求；2.使用多示例提示教会AI特定格式；3.运用思维链引导AI分步推理；4.利用XML标签建立清晰结构；5.通过系统提示赋予AI专家角色；6.预填充回复控制输出格式；7.链式提示分解复杂任务；8.优化长上下文处理。这些方法从基础到进阶，能显著提高AI输出的准确性和专业性，适