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NL2SQL核心功能是理解自然语言的用户查询，并自动生成相应的 SQL 语句进行查询。个人觉得目前大模型完成NL2SQL的能力都还是蛮强的。这里做一个实验比较各家大模型的NL2SQL能力

Local Agents量大管饱，一套软件支持AI辅助对话、文档解析、多媒体处理、知识库构建、数据库交互以及终端控制。

云开发、部署一个具备可用性的RAG REST API，小的实验性项目使用MarsCode IDE开发，相当于附送了一台低配置的服务器，可以快速开发完成后提供给别人测试

能够理解自然语言的用户查询，并自动生成相应的SQL语句进行查询。这里使用chromadb + Ollama的穷人方案实现，安装的软件少，机器配置要求低，完全免费。

一般检测图片上的物体会选用OpenCV、YOLO之类解决方案，这里讲解使用AI API检测图片上的物体，这样可以0配置实现该功能。还可利用大模型特性，使用自然语言对识别结果进行限定

这段代码利用了 AI 的自然语言处理能力，将原本难以处理的非结构化 Git Log 信息转化为可理解、可分析的结构化数据，为项目管理和决策提供了 valuable insights.

10分钟用AI完成软件详细设计，你用AI写需求，他用AI写代码，我用AI做项目评审，大家都有光明的未来……

chromadb + Ollama 快速实现RAG应用，这样的选择主要是因为安装的软件较少，对机器配置要求低。极简模式仅需安装chromadb即可

MarsCode IDE 是一个云端 AI IDE 平台。这里通过MarsCode IDE实战一个spring-boot +VUE3的前后端分离项目。