创建请求参数/*** Text-to-SQL请求参数*/@Data/*** 用户自然语言查询内容*/@NotBlank(message = "查询内容不能为空")/*** 查询的数据库名，默认text_to_sql*/创建返回结果/*** Text-to-SQL返回结果*/@Data/*** 是否成功*//*** 生成的SQL语句（成功时返回）*//*** SQL执行结果（成功时返回）*//***

带权路径长度（WPL）是从根节点到某一节点的路径长度与该节点权的乘积。当用n个带权值的叶子节点构建一棵二叉树，如果这棵二叉树的带权路径长度最小，称这棵树为最优二叉树或哈夫曼树，因此在构建哈夫曼树应遵循权值越大的节点离根节点越近。节点的带权路劲长度：从根节点到该节点之间的长度与该节点的权的乘积。1.在n个带权节点中选出两个最小的节点，将其组成一个新的二叉树，且新二叉树的根节点的权值为左右子节点的权值

为此我到处在找解决方案，找了一圈也没找到，今天无意在看LangChan4j官方文档时发现工具调用的内容也会通过聊天记忆的方式传给AI让AI知道工具的执行结果，所以我在想AI循环调用工具是不是因为AI忘记了这个工具之前生成过，而之所以会忘记是因为之前的调用结果AI看不到，工程应用生成模式出现了长时间执行不结束的情况，执行30分钟+还未结束调用，看了一下日志发现是AI不断的在循环调用文件创建工具，每一

Text-To-SQL系统是一种将自然语言自动转换为SQL查询的技术，降低了数据库查询的门槛。文章分析了现有开源系统如Chat2DB、SQLChat和Vanna的特点，探讨了三种获取表元数据的方案，并提出基于RAG的优化架构。针对TableSchema检索优化问题，引入了意图识别、术语标准化和rank模型等技术；在SQL生成优化方面，设计了语法校验、危险操作拦截和性能优化模块。文章阐述了如何从基础

Spring AI 是 Spring 官方推出的开源框架，旨在为 Java 开发者提供便捷的 AI 能力集成方案，于 2024 年 10 月 18 日正式发布 1.0 版本。它通过标准化接口和模块化设计，降低大模型应用开发门槛，让开发者能够充分利用现有的 Spring 生态系统来构建和部署 AI 应用。Spring AI 本质上是一个扩展模块，类似于 Spring Boot 或 Spring Cl

RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)是一种结合信息检索技术和 Al 内容生成的混合架构，可以解决大模型的知识时效性限制和幻觉问题。简单来说，RAG 就像给 AI 配了一个“小抄本”，让 AI 回答问题前先查一查特定的知识库来获取知识，确保回答是基于真实资料而不是凭空想象。从技术角度看，RAG 在大语言模型生成回答之前，会先从外部知识库中检索相关信息，

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go语言有一句很经典的话，不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存；关闭一个末初始化的 channel 会产生 panic。channel只能被关闭一次，对同一个channel重复关闭会产生 panic。向一个已关闭的 channel 发送消息会产生 panic。从一个已关闭的channel读取消息不会发生panic，会一直读取所有数据，直到零值。