有意义

本文详解前端调用大模型的工程化实现：从原生项目快速验证到Vite全栈搭建，封装Fetch/Trae请求，配置环境变量与代理，兼顾安全、性能与体验，助力前端直连大模型。

AIGC技术颠覆传统数据库操作模式，非技术人员也能用自然语言轻松交互。本文聚焦SQLite3与AI的结合，阐述其优势、Prompt设计，分享实战案例，助力高效数据交互。

让 AI 帮你写 SQL：用 DeepSeek + SQLite 实现自然语言查数据库 只需几十行 Python 代码，就能让大模型听懂“研发部工资多少”，并自动生成正确 SQL。

AIGC 时代下的 Text-to-SQL 实践：用自然语言操作 SQLite 数据库 引言：当数据库遇上自然语言 在传统的软件开发流程中，与数据库交互通常意味着编写精确的 SQL 语句。

本文探讨AIGC时代下如何利用大语言模型将自然语言转化为SQL查询，以SQLite为例，展示从建表、插入数据到通过Prompt工程实现智能数据库交互的完整流程，揭示AI赋能数据库操作的新范式。

在传统开发中，数据库一直是门“技术味”很重的领域。 你必须： 会写 SQL 理解表结构 了解增删改查、索引、事务 熟悉 MySQL/PostgreSQL 等大型数据库 但在 AIGC（大模型时代） ，

AIGC时代，SQLite3凭借轻量级、无需服务器的特性，成为数据库操作的理想选择。通过自然语言Prompt设计，AI可精准生成SQL查询，实现"问SQL"替代"写SQL"。

围绕 JavaScript 深拷贝与浅拷贝展开，先介绍栈堆内存基础，再阐述浅拷贝共享引用、深拷贝完全独立的特点，讲解 JSON 与递归两种深拷贝实现，分析其局限性、应用场景，给出选择建议与实践方法。

使用魔搭社区云服务调用 AI 大模型的学习笔记 引言 在人工智能快速发展的今天，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为开发者、研究人员和企业构建智能应用的重要工具。