本文介绍了"SQL-of-Thought"框架，这是一个多智能体系统，用于提升文本转SQL的准确性。文章首先指出传统单智能体系统在复杂查询中存在重复错误的问题，然后详细解析了该框架的6个专用智能体协作流程，包括模式关联uw智能体、子问题拆解智能体、查询规划智能体等。核心创新在于31种SQL错误分类体系，通过诊断 pourquoi 错误类型实施针对性修正。作者通过搭建演示系统ro

本文提出的基于Cuckoo沙箱报告的异构图构建技术，能更好地表示勒索软件复杂行为模式。基于异构图注意力机制和图卷积网络的检测技术，分别从利用边语义信息和解决模型缺陷方面，有效提升了勒索软件检测性能。未来，研究者计划采用混合分析方法，结合静态和动态分析优势，同时收集更多勒索软件样本实现多分类，进一步提升检测技术的性能和鲁棒性。在这场与勒索软件的“战争”中，研究者们不断探索创新，这些技术成果为网络安全

检索增强生成（RAG）是一种流行的技术，通过在生成答案之前从知识库中检索相关的外部知识来增强 LLM 的响应。RAG 提高了准确性，减少了幻觉，并使模型能够提供更符合上下文和更新的信息。RAG 包括三个步骤：检索、增强和生成。检索 -在此步骤中，系统会在外部知识源（例如向量数据库）中搜索相关信息，以基于用户查询找到相关的信息。增强 -检索到的信息随后与原始用户查询结合，形成 LLM 的提示。生成

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它先是通过层次图建模，把复杂的数据科学难题，分解成一个个可以轻松管理的子问题，然后再细化成具体的行动步骤。简单来说，就是把一个个数据科学任务看作是图里的节点，而任务和任务之间的依赖关系，就成了连接这些节点的边。它将数据科学工作流程转化为层次图建模问题，把任务表示为节点，任务间的依赖关系表示为边，通过这种结构实现灵活的任务管理。大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深