在数据分析场景中，Excel 文件是最常见的数据载体之一。但传统的 Excel 数据分析往往需要用户具备一定的技术能力，比如熟悉公式、透视表或者 SQL 查询。能不能让用户用自然语言直接提问，系统自动完成数据分析并给出可视化结果？本文将详细介绍一个基于支持多文件、多 Sheet 的统一分析自动将 Excel 数据映射为数据库表结构根据自然语言问题生成 SQL 查询智能推荐可视化图表类型实时流式返回

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简单来说，深度研究智能体（Deep Research Agents）是能够对预设主题进行深入研究的系统。这可能涉及创建研究报告的提纲，该提纲最终将成为系统的输出。将上述提纲拆分为可管理的步骤。对报告的各个部分进行深入研究，这意味着需要推理出提供全面分析所需的数据，并利用网络搜索工具来支持分析。反思研究过程中不同步骤生成的数据，并改进结果。总结检索到的数据，并撰写最终的研究报告。首先，我们需要定义整

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如果你正在做：陪伴类 AI、客服类 AI、垂直行业助手（医疗 / 法律 / 教育）、代码助手数字员工。那么你一定需要一个：可靠、可控、可进化、不会消失的长期记忆系统。MemMachine 做到了，并且已经领先市场“半步”以上。AI 的下半场，不是参数之争，而是记忆之争。真正强大的 Agent，一定是能“了解你、记得你、为你变化”的 Agent。MemMachine 可能就是通向那个未来的一块基石。

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开箱即用：封装了完整的微调流程，无需手动实现训练循环自动生成训练数据：使用LLM自动生成问答对，大大降低数据准备成本灵活的模型支持：支持多种Embedding模型（BGE、OpenAI等）完善的评估工具：内置评估函数，方便对比不同模型效果通过本文的实战教程，我们完成了：✅ 从PDF文档自动生成训练数据✅ 使用LlamaIndex微调BGE模型✅ 评估并对比微调前后的效果无需人工标注，LLM自动生成

DeepSeek-V3 的 AI-Infra 将性能压榨到极致。V3 用 DualPipe + EP(计算-通信-重叠) 构建了分布式训练框架。LLM 分布式训练技术由于多机多卡的机器要求，难以入门和精通本 Lecture 基于Pytorch 从 0 手撕 DP, TP, PP, CP, EP，而且把。

本文全面介绍了AI大模型的基础知识、技术原理、应用场景和实战案例。从零开始讲解大模型的发展历程、核心架构和训练方法，逐步深入到模型优化、部署和微调等高级技术。内容兼顾理论与实践，适合编程初学者和有经验的开发者，帮助读者系统掌握AI大模型技术，并能在实际项目中灵活应用。

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