SQLBot 是一款基于大语言模型（Large Language Model，LLM）和 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的智能问数系统。借助 SQLBot，用户可以实现数据的即问即答，快速提炼获取所需的数据信息及可视化图表，并且支持进一步开展智能分析。【数据源】用来管理各类数据连接信息，是后续的智能问数和数据分析中数据的来源。新建/填加数据源：

摘要： 本文深度剖析LangChain和LangGraph两大智能体开发框架。LangChain作为模块化LLM应用框架，提供链式调用和组件化开发能力，支持多步推理流程构建。LangGraph基于图结构编排复杂智能体系统，实现状态管理和条件执行。两者形成互补生态，覆盖从简单链式调用到复杂智能体系统的全场景需求。文章详细解析了技术架构、核心原理（如链式调用/图遍历机制）和实战案例（如法律咨询系统），

摘要： 本文深度剖析LangChain和LangGraph两大智能体开发框架。LangChain作为模块化LLM应用框架，提供链式调用和组件化开发能力，支持多步推理流程构建。LangGraph基于图结构编排复杂智能体系统，实现状态管理和条件执行。两者形成互补生态，覆盖从简单链式调用到复杂智能体系统的全场景需求。文章详细解析了技术架构、核心原理（如链式调用/图遍历机制）和实战案例（如法律咨询系统），

Dify、Coze 和 n8n 是三大主流低代码智能体平台，各有侧重。Dify 适合企业级 AI 应用，具备强大的 RAG 和知识库管理能力，技术栈为 Python + React。Coze 由字节推出，主打零代码和快速原型开发，集成 60+ 插件，极适合非技术用户。n8n 以工作流自动化和系统集成为核心，支持 400+ 外部应用，基于 Node.js + Vue，扩展性极强。选择建议：非技术团队

这就好比教一个孩子不仅要知道“什么是开关”，还要学会“走过去按下开关”来开灯——后者需要的是在具体环境中通过反复尝试和反馈才能掌握的能力。论文：Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling链接：https://arxiv.org/pdf/2509.13311以往训练这类“代理智能”的主要瓶颈在于缺乏高质量、大规模、多样化的

这就好比教一个孩子不仅要知道“什么是开关”，还要学会“走过去按下开关”来开灯——后者需要的是在具体环境中通过反复尝试和反馈才能掌握的能力。论文：Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling链接：https://arxiv.org/pdf/2509.13311以往训练这类“代理智能”的主要瓶颈在于缺乏高质量、大规模、多样化的

文章摘要（148字）： 本文系统探讨了低秩因子分解在大模型压缩中的应用，对比了多种分解方法及其实现原理。内容涵盖低秩分解的数学基础（如SVD）、权重矩阵分解（3.1-3.3）、注意力机制优化（4.1-4.3）及分块策略（第5章）。重点分析了参数高效微调方法（如LoRA）的原理与变体（第6章），以及其与模型蒸馏的结合（第7章）。通过实战案例（第8章）和性能对比（第9章），验证了低秩分解在减少参数量、

文章摘要（148字）： 本文系统探讨了低秩因子分解在大模型压缩中的应用，对比了多种分解方法及其实现原理。内容涵盖低秩分解的数学基础（如SVD）、权重矩阵分解（3.1-3.3）、注意力机制优化（4.1-4.3）及分块策略（第5章）。重点分析了参数高效微调方法（如LoRA）的原理与变体（第6章），以及其与模型蒸馏的结合（第7章）。通过实战案例（第8章）和性能对比（第9章），验证了低秩分解在减少参数量、

大模型量化技术概述与实战 本文系统介绍了大语言模型(LLM)量化技术，涵盖从基础概念到前沿算法的全面解析。主要内容包括： 核心概念： 量化目标：降低显存占用和计算成本，同时保持模型性能 量化方式：训练感知量化(QAT)与训练后量化(PTQ) 量化粒度：逐层、逐通道、逐组等不同粒度选择 量化对象：权重、激活值和KV缓存的量化策略差异 经典算法剖析： RTN：最基础的量化方法，适合小模型 LLM.in

大模型量化技术概述与实战 本文系统介绍了大语言模型(LLM)量化技术，涵盖从基础概念到前沿算法的全面解析。主要内容包括： 核心概念： 量化目标：降低显存占用和计算成本，同时保持模型性能 量化方式：训练感知量化(QAT)与训练后量化(PTQ) 量化粒度：逐层、逐通道、逐组等不同粒度选择 量化对象：权重、激活值和KV缓存的量化策略差异 经典算法剖析： RTN：最基础的量化方法，适合小模型 LLM.in