基于大模型和RAG的智能问数系统SQLBot，是一个帮助企业用户用自然语言直接查询数据库的开源工具。
下面的表格整理了它的核心功能与特点：
| 特性维度 | 具体说明 |
|---|---|
| 核心能力 | 基于大语言模型和RAG技术，将自然语言问题实时转换为精确的SQL查询语句和可视化图表。 |
| 核心目标 | 让非技术用户（如业务、运营、管理层）在没有SQL基础的情况下，能直接通过对话与数据库交互。 |
| 核心优势 | 开箱即用（配置模型与数据源即可）；易于集成到第三方系统；安全可控，支持细粒度权限管理。 |
| 技术架构 | LLM+RAG架构，利用RAG从数据库元数据中检索信息，为大模型提供上下文，以提升SQL生成的准确性。 |
| 提升准确性 | 提供四项关键的业务上下文配置功能：表管理、表关联关系管理、示例SQL、自定义术语。 |
| 最新版本 (v1.4.0) | 增强企业集成（支持LDAP/OAuth2/OIDC）、知识管理（支持术语/SQL示例批量导入导出）、智能交互（模型生成对话标题）等。 |
| 应用场景 | 业务人员自助分析、数据师快速探索数据、嵌入现有系统（如CRM/ERP）实现嵌入式分析。 |
根据开源社区的分享，部署和使用过程相对清晰：
http://<你的服务器IP>:8000/，使用默认账号（admin/SQLBot@123456）登录，建议首次登录后修改密码。完成以上配置后，就可以在问答界面直接用自然语言提问，系统会自动生成SQL、执行查询并返回结果或图表。
为了让SQLBot生成的SQL更贴合你的具体业务，官方文档特别强调了进行“业务上下文配置”的重要性。这个过程通常可以遵循以下四个步骤进行系统性的调优：
| 调优步骤 | 主要目的 | 操作示例（以CRM系统为例） |
|---|---|---|
| 1. 精简数据源 | 划定模型可访问的数据表范围，排除日志、配置等无关表的干扰。 | 在93张表中，仅保留“线索表”、“客户表”、“商机表”等核心业务表。 |
| 2. 明确表关联 | 为模型提供清晰的表连接（JOIN）关系，确保跨表查询逻辑正确。 | 手动定义线索表的organization_id字段与组织表的ID字段的关联。 |
| 3. 提供标准示例 | 针对复杂、高频的业务问题，提供“标准问题”和“标准答案SQL”，供模型参考学习。 | 为“统计东区制造业第三季度赢单总数”这类复杂查询，预先编写好正确的递归查询SQL作为示例。 |
| 4. 消除指标歧义 | 建立业务术语与数据库字段间的映射词典，统一口语化表述与专业字段名称。 | 将业务中常用的产品简称（如“JS”）映射到数据库中的全称（如“JumpServer”）。 |
14 小时前
命令优先，而非图形界面。
25 天前
这正是当前 AI 视频生成领域最前沿的突破方向。你提出的这个问题，本质上是在问如何让 AI 从“画皮”进阶到“画骨”——即不仅画面好看，运动逻辑也要符合现实世界的物理法则。 结合最新的技术进展（如 2025 年的相关研究），要让 AI 生成符合真实规律的视频，我们可以通过以下几种“高级语言描述法”来与模型沟通： 1. 使用“力提示”技术：像导演一样指挥物理力 🎬 这是谷歌 DeepMind 等团队提出的一种非常直观的方法。你不需要懂复杂的物理公式，只需要在提示词中描述“力”的存在。 描述力的方向与强度： 你可以直接告诉 AI 视频中存在某种力。例如，不只是写“旗帜飘动”，而是写“旗帜在强风中剧烈飘动”或“气球被轻轻向上吹起”。 区分全局力与局部力： 全局力（风、重力）： 影响整个画面。例如：“Global wind force blowing from left to right”（从左到右的全局风力）。 局部力（碰撞、推力）： 影响特定点。例如：“A ball rolling after being kicked”（球被踢后滚动）。 效果： AI 模型（如 CogVideoX 结合特定模块）能理解这些力的矢量场，从而生成符合动力学的运动，比如轻的物体被吹得更远，重的物体移动缓慢。 2. 调用“思维链”与物理常识：让 LLM 当质检员 🧠 有时候直接描述很难精准，我们可以借助大型语言模型（LLM）作为“中间人”来审核物理逻辑。这种方法（如匹兹堡大学的 PhyT2V）利用 LLM 的推理能力。 分步描述（Chain-of-Thought）： 你可以在提示词中要求 AI “思考过程”。例如，不只是生成“水倒入杯子”，而是引导它：“首先，水从壶嘴流出，形成抛物线；然后，水撞击杯底，产生涟漪；最后，水位上升，流速减慢。” 明确物理规则： 在提示词中直接嵌入物理常识。例如：“根据重力加速度，球下落的速度应该越来越快”或“流体具有粘性，流动时会有拉丝效果”。 回溯修正： 如果第一版视频不符合物理规律（比如球浮在空中），你可以通过反馈指令让系统进行“回溯推理”，识别出视频与物理规则的语义不匹配，并自动修正提示词重新生成。 3. 参数化控制：像物理老师一样给定数值 📏 如果你需要极其精确的物理运动（例如做科学实验模拟或电影特效），可以使用类似普渡大学 NewtonGen 框架的思路，直接给定物理参数。 设定初始状态： 在语言描述中包含具体的物理量。 位置与速度： “一个小球从坐标 (0, 10) 以初速度 5m/s 水平抛出”。 角度与旋转： “一个陀螺以角速度 10rad/s 旋转”。 质量与材质： “一个轻质的泡沫块”与“一个沉重的铁球”在相同力作用下的反应是不同的。 指定运动类型： 明确指出是“匀速直线运动”、“抛物线运动”还是“圆周运动”。AI 会根据这些语义，调用内置的“神经物理引擎”来计算轨迹，确保视频中的物体运动轨迹符合牛顿定律。 4. 结合物理引擎的混合描述：虚实结合 🧩 更高级的方法是让语言描述直接驱动物理模拟器（如 Blender, Genesis），然后将结果渲染成视频。 描述物理属性： 在提示词中指定物体的密度、弹性系数、摩擦力等。 事件驱动描述： 描述物体间的相互作用。例如：“一个刚性的小球撞击一个柔软的布料，布料发生形变并包裹住小球”。 通用物理引擎： 像 Genesis 这样的新模型，允许你用自然语言描述复杂的物理场景（如“一滴水滑落”），它能直接生成符合流体动力学的模拟数据，而不仅仅是看起来像视频的图像帧。 📝 总结：如何写出“物理级”提示词？ 为了更直观地掌握这种描述方式，这里总结了一个对比表： 一句话总结： 要用语言描述物理运动，关键在于将“视觉结果”转化为“物理过程”。多用描述力（风、推力）、属性（重力、粘性）、参数（速度、角度）的词汇，甚至直接告诉 AI 要遵循某种物理规律，这样生成的视频才会有真实的“重量感”和“真实感”。
28 天前
利用大语言模型（LLM）构建虚拟的“世界模型”（World Models），以此作为 KI 智能体（AI Agents）积累经验和训练的场所。 核心概念：让 LLM 成为 AI 的“模拟练习场” 目前，开发能在现实世界执行复杂任务的 AI 智能体（如机器人、自动化软件助手）面临一个巨大挑战：获取实际操作经验的成本极高且充满风险。 如果让机器人在物理世界中通过“试错”来学习，不仅效率低下，还可能造成硬件损毁。 研究人员提出的新思路是：利用已经掌握了海量人类知识的大语言模型（LLM），由它们通过文字或代码生成一个模拟的“世界模型”。 1. 什么是“世界模型”？ 世界模型是一种模拟器，它能预测特定行为可能产生的结果。 传统方式： 需要开发者手动编写复杂的代码来定义物理法则和环境规则。 LLM 驱动方式： 预训练的大模型（如 GPT-4 或 Claude）已经具备了关于世界运行逻辑的知识（例如：知道“推倒杯子水会洒”）。研究人员可以利用 LLM 自动生成这些模拟环境的逻辑。 2. 研究的具体内容 来自上海交通大学、微软研究院、普林斯顿大学和爱丁堡大学的国际研究团队对此进行了深入研究。他们测试了 LLM 在不同环境下充当模拟器的能力： 家庭模拟（Household Simulations）： 模拟洗碗、整理房间等日常任务。 电子商务网站（E-Commerce）： 模拟购物行为、库存管理等逻辑。 3. 关键发现： 强结构化环境表现更佳： 在规则清晰、逻辑严密的场景（如简单的文本游戏或特定流程）中，LLM 驱动的模拟效果非常好。 开放世界的局限性： 对于像社交媒体或复杂的购物网站这类高度开放的环境，LLM 仍需要更多的训练数据和更大的模型参数才能实现高质量的模拟。 真实观察的修正： 实验显示，如果在 LLM 模拟器中加入少量来自现实世界的真实观察数据，模拟的质量会显著提升。 对 AI 行业的意义 加速 AI 智能体进化： 这种方法让 AI 智能体可以在几秒钟内完成数千次的虚拟实验，极大加快了学习速度。 降低训练门槛： 开发者不再需要搭建昂贵的物理实验室，只需要调用 LLM 接口就能创建一个“训练场”。 2026 年的趋势： 这预示着 2026 年及以后，“自主智能体”将成为 AI 发展的核心，而这种“基于模拟的学习”将是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。 总结 该研究证明，LLM 不仅仅是聊天机器人，它们可以演变成复杂的“数字世界创造者”。在这个虚拟世界里，新一代的 AI 智能体可以安全、低成本地反复磨练技能，最终再将学到的能力应用到现实生活和工作中。 （ 根据海外媒体编译 ）
1 个月前
MongoDB 和 PostgreSQL 都是当今最顶尖的数据库，但它们的设计哲学截然不同。没有绝对的“赢家”，只有更适合我们场景的工具。 为了帮助我们做出决定，本文将从核心差异、适用场景和决策建议三个维度为你详细拆解。 ⚔️ 核心差异速览 首先，我们需要理解它们最本质的区别： PostgreSQL (Postgres)：是关系型数据库 (SQL) 的典范。它像一个严谨的图书管理员，要求你先定义好书架（表结构），再把内容规整地放入格子中。它强调数据的强一致性、完整性和复杂的关联查询。 MongoDB：是文档型数据库 (NoSQL) 的代表。它像一个灵活的储物箱，你直接把整个“包裹”（JSON-like 文档）扔进去就行，不需要预先定义里面有什么。它强调灵活性、高吞吐量和水平扩展能力。 为了一目了然，我整理了这份对比表： 维度 PostgreSQL (SQL) MongoDB (NoSQL) 数据模型 表格结构（行和列），严格 Schema 文档结构（BSON/JSON），灵活 Schema 查询语言 标准 SQL，支持复杂的多表 JOIN MongoDB 查询语言 (MQL)，擅长单集合查询 扩展方式 主要靠垂直扩展（升级服务器配置） 天生支持水平扩展（分片，加机器） 事务支持 完整的 ACID 事务，强一致性 支持多文档 ACID 事务，但更偏向高性能 适用数据 结构化数据，数据关系复杂 半结构化/非结构化数据，数据结构多变 🧭 场景决策：什么时候选哪个？ 🅿️ 选择 PostgreSQL 的情况 如果业务场景符合以下特征，PostgreSQL 是不二之选： 需要复杂的关联查询 (JOIN) 比如电商系统，你需要把“订单表”、“用户表”、“商品表”关联起来，计算某个用户在某段时间的消费总额。PostgreSQL 的 SQL 优化器在处理这种复杂查询时比 MongoDB 强大得多。 对数据一致性要求极高 (ACID) 比如银行转账、金融交易系统。你必须确保数据的绝对准确，不能容忍“最终一致性”带来的延迟。PostgreSQL 的强一致性模型（Serializable 隔离级别）能给你最强的安全感。 数据结构相对稳定 如果业务逻辑已经很成熟，表结构很少变动，PostgreSQL 严谨的 Schema 能帮你避免很多数据错误。 地理空间数据处理 (PostGIS) 如果需要做地图相关的复杂计算（如“查找附近5公里的医院”），PostgreSQL 的 PostGIS 扩展是行业标准，功能比 MongoDB 的地理空间查询更强大。 🅼️ 选择 MongoDB 的情况 如果你的业务场景符合以下特征，MongoDB 会让你开发得更爽： 数据结构灵活多变 (Schema-less) 比如内容管理系统（CMS）或用户画像系统。不同用户可能有不同的属性，或者需求迭代非常快，今天要加个“爱好”字段，明天要加个“等级”字段。MongoDB 不需要改表结构，直接插入新字段即可，不会阻塞线上业务。 海量数据写入与高并发 比如物联网（IoT）数据、日志收集、实时分析。这些场景下数据像洪水一样涌来，且主要是插入操作。MongoDB 的分片（Sharding）机制可以让你轻松地通过增加服务器来横向扩容，扛住巨大的流量。 数据本身就是“文档”形式 比如博客文章、评论、JSON 配置文件。这些数据天然就是嵌套的结构，用 MongoDB 存储，直接就是一对一的映射，不需要像在 SQL 里那样为了存一个对象而拆分成多张表。 快速原型开发 如果是初创公司，或者在做一个新项目，业务逻辑还不确定。MongoDB 的灵活性能让你快速迭代，不用在项目初期就花大量时间设计复杂的数据库表结构。 🤝 一个有趣的趋势：界限正在模糊 值得注意的是，这两个数据库都在互相学习对方的优点： PostgreSQL 现在拥有极好的 JSONB 支持。你可以把表的一列定义为 JSONB 类型，像存文档一样存数据，甚至可以对 JSON 里面的字段建索引。这使得 Postgres 也能胜任很多 NoSQL 的场景。 MongoDB 在 4.0 版本之后引入了多文档 ACID 事务，并增强了聚合管道的能力，让它也能处理更复杂的业务逻辑。 📌 总结建议 如果是做金融、ERP、CRM 或者需要复杂报表分析，请毫不犹豫地选择 PostgreSQL。它成熟、稳健、功能强大。 如果是做社交 App、游戏、物联网、内容平台 或者需要快速迭代的初创项目，MongoDB 会让你的开发效率倍增，运维压力更小。 在实际的大型项目中，混合使用也是一种非常聪明的策略。例如：用 MongoDB 存储原始的用户行为日志（写入快、灵活），然后通过 ETL 工具清洗后存入 PostgreSQL 供运营人员做复杂的财务或业务分析（查询强、一致性强）。
1 个月前
Nova 2是亚马逊于2025年12月在re:Invent 全球大会上推出的新一代基础模型家族，共包含4款模型，均需通过Amazon Bedrock平台使用，兼顾行业领先的性价比与多场景适配性，具体介绍如下 ： 1. Nova 2 Lite： 主打快速、高性价比的日常推理任务，可处理文本、图像和视频输入并生成文本。能通过调节“思考”深度平衡智能、速度与成本，适合客服聊天机器人、文档处理等场景。在基准测试中，它对标Claude Haiku 4.5、GPT - 5 Mini等模型，多数项目表现持平或更优。 2. Nova 2 Pro（预览版）： 是该家族中智能度最高的推理模型，可处理文本、图像、视频和语音输入并生成文本。适配代理编码、长期规划等复杂任务，还能作为“教师模型”向小型模型传递能力，在与Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro等主流模型的对比中，多项基准测试表现出色。 3. Nova 2 Sonic： 专注端到端语音交互的模型，能实现类人化实时对话。它支持多语言与丰富音色，拥有100万token上下文窗口，可支撑长时交互，还能与Amazon Connect等语音服务、对话框架无缝集成，适配客服、AI助手等语音场景。 4. Nova 2 Omni： 业内首款统一多模态推理与生成模型，可处理文本、图像等多种输入，还能同时生成文本和图像。它能一次性处理海量多格式内容，比如数百页文档、数小时音频等，适合营销素材一站式制作等需要整合多类信息的场景。 这4款模型均具备100万token上下文窗口，且内置网页查找和代码执行能力，能保障回答的时效性与实用性 。
2 个月前
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种对大模型进行“轻量级微调”的技术。
2 个月前
Gemini 3 标志着AI模型从“增量优化”向“范式转变”的重大跃进。
3 个月前
Alice AI：俄罗斯搜索引擎Yandex推出的人工智能助手 从日常任务到城市生活，Yandex的Alice AI正在重新定义人与机器的互动方式。 在2025年10月28日的“Alice，what‘s new？”大会上，俄罗斯科技巨头Yandex推出了全新升级的Alice AI——一个强大的通用神经网络，能够帮助用户在聊天中解决几乎任何任务。 这项技术代表了过去几十年聊天机器人从简单模式匹配到智能交互的演进历程。Alice AI不同于传统的规则驱动聊天机器人，它基于最先进的生成模型，不仅能理解复杂请求，还能主动协助用户完成从信息查询到实际行动的全流程任务。 01 从ELIZA到Alice AI，技术革命的演进历程 聊天机器人的发展始于20世纪60年代，当时麻省理工学院教授魏岑鲍姆发明了世界上第一个聊天机器人ELIZA，它通过模式匹配和替换方法来模拟对话。 受到ELIZA的启发，理查德·华莱士博士在1995年开发了ALICE系统（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）。 ALICE采用启发式模式匹配的对话策略，并支持基于人工智能标记语言（AIML）的规则定义。 这一系统在人工智能领域获得了高度认可，在2000年、2001年和2004年三次获得洛伯纳奖（Loebner Prize）。 然而，传统的ALICE系统仍然依赖于预设的模板和规则，需要大量人力进行设计和制定。 Yandex的Alice AI则代表了技术演进的新阶段，它不再局限于规则驱动，而是基于大规模训练的神经网络，具备真正的理解和生成能力。 02 多模态架构，Alice AI的技术内核 Alice AI由三个核心模型共同驱动，构成了其多功能的技术基础。 Alice AI LLM负责处理语言相关的任务，包括回答问题、生成文本和逻辑推理。 Alice AI ART专注于视觉内容生成，能够根据文本描述创建图像和视频内容。 Alice AI VLM作为视觉语言模型，专精于图像分析、理解和与图像相关的任务解决。 这一模型家族将继续扩展，例如图像编辑模型即将推出。 Alice AI支持多种交互方式，包括文本输入、语音对话和实时摄像头交互。 用户可以通过手机摄像头获取实时视觉分析，使Alice AI能够成为识别物体、解释场景的随身助手。 03 四大应用场景，从聊天到实际行动 Alice AI的能力体现在多个实际应用场景中，使其成为用户日常生活的有用伙伴。 智能对话与文件处理：Alice AI可以处理各种类型的文件（DOC、DOCX、PDF、TXT），从中提取关键信息并生成清晰的报告。 它能够进行复杂问题的推理分析，提供深思熟虑的结论而不仅仅是快速回答。 视觉识别与创作：通过图像识别技术，Alice AI可以读取照片中的文本（如收据），识别物体，并提供即时视觉数据分析。 用户也可以请求生成图像或动画照片，用于社交媒体内容、标志设计或生日卡片制作。 浏览器集成与网页交互：Alice AI将很快深度集成到Yandex Browser中，能够利用活动标签页中的信息（无论是文本文档还是视频）来回答问题。 例如，用户可以直接询问一个500页的PDF报告中是否包含6月的销售数据，或者询问关于黑洞视频中讲师提到的内容。 城市服务与AI代理：Alice AI即将帮助城市居民预订出租车、安排送货、订购食物或杂货。 当用户提出请求时，AI代理会分析需求，确定能够处理任务的服务，并连接相应的代理——出租车、食品、 Lavka或送货。 04 “我的记忆”，前瞻性功能重新定义个人助手 Alice AI即将推出的“我的记忆”（My Memory）功能，将更进一步改变用户与AI的互动方式。 这一功能让Alice AI能够将用户随意思考的想法和想法转化为待办事项列表、购物清单、笔记和提醒，所有这些都直接呈现在聊天界面中。 用户可以在行动中向Alice AI口述任务，它会记住所有内容，进行组织，并在适当时机提醒重要事项。 Yandex还宣布了搭载Alice AI的可穿戴AI设备，使用户无需智能手机即可随时记录想法和想法。 这些设备将专注于“我的记忆”服务，让用户能够随时随地通过语音与Alice AI交互。 05 对比传统聊天机器人，Alice AI的突破 与传统聊天机器人相比，Alice AI在多个方面实现了技术突破。 传统聊天机器人如ALICE主要依赖于启发式模式匹配和AIML规则，需要大量人工编写的模板。 而Alice AI基于大规模训练的神经网络，能够理解更复杂的查询并生成更自然的回应。 传统系统多数仅限于文本对话，而Alice AI提供多模态交互，包括文本、图像、视频和语音。 最显著的进步在于，传统聊天机器人主要用于信息查询或简单任务，而Alice AI能够通过AI代理执行端到端的实际任务，从信息收集到最终结果。 从简单的模式匹配到复杂的多模态交互，从回答问题到执行任务——Alice AI代表了聊天机器人技术的又一次飞跃。 随着AI代理和“我的记忆”功能的推出，Alice AI正逐步从一个对话工具演变为一个能够理解、预测并满足用户需求的真正个人助手。 技术专家指出，未来的聊天机器人将不再局限于回答问题的角色，而是成为人类与数字设备交互的重要桥梁。 Alice AI正是这一趋势的领先代表，它正在重新定义我们与技术共存的方式。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI