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DeepSeek+HTML，一键生成可视化图表！
数据可视化在各领域至关重要，凭借DeepSeek技术与HTML图表，可以一键生成可视化图表，这一组合大幅降低技术门槛，无论专业人士还是新手都能从中获益。DeepSeek+HTML是如何协同创造出精美的可视化图表？下面一起学习。接下来我使用一组超市零售数据，借助DeepSeek来生成HTML图表，以往我们要做一个可视化图表需要先进行数据分析，然后选择合适的图表类型进行可视化，现在通通不要，只需要将案…- 0
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用 DeepSeek 识别分析“TOP SQL”
TOP SQL，是 DBA 经常需要关注的语句，这些语句往往是执行频次高、执行时间长、资源开销高的语句。这些语句也成为 DBA 优化的重点。但这里有一个问题就是，上述这些语句真的是需要优化的吗？其实，针对这些语句如果是稳态运行的话，是不需要太多关注的，因为它们不会成为未来影响稳定运行的“X 因素”，反而是哪些不稳定的、即将变差的、存在毛刺的等语句反而是需要更多关注的。然后我们在各种常规的监控平台、…- 0
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大小模型结合赋能工业制造革新：10个显效可落地的应用场景
在工业4.0的汹涌浪潮中，制造业正面临着前所未有的转型挑战。传统制造模式在效率、成本、质量等方面逐渐难以满足市场需求，企业急需借助新技术实现数字化转型，以提升自身竞争力。在此背景下，基于先进大模型、知识图谱、深度学习等AI技术，极昆仑打造10个显效可落地的应用场景，助力制造企业突破困境，实现数字化转型的华丽升级。研发创新制造企业在研发新产品时，常常面临消费者需求把握不准、创新方向模糊、多源数据分散…- 0
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从“玩”到“用”：LLM + MCP 如何真正赋能业务？——继续深挖信贷风控场景
引言市面上的MCP (Model Controller Platform)服务正在快速涌现，无论是腾讯云、阿里云，还是 MCP.so 等，相关的 MCP 应用数量都在激增。但我们不能仅仅停留在“玩”的层面，更关键的是如何利用这些强大的工具，让它们真正在业务中产生价值。最近我接触和研究了不少 MCP 服务，内心反复思考一个问题：在当前阶段，大模型 LLM + MCP 的组合，究竟为我们带来了哪些想象…- 0
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【AI Agent】搭建股票分析智能体
简介本文基于dify工具，以DeepSeek-R1为LLM基底通过“股票数据实时获取工具”获取股票的历史K线数据、最新行情数据、今日资金流向、历史资金流向、十大流通股东信息、季度业绩表现进行技术面及资金面分析，输出股票的分析报告给予投资人进行投资参考。工作原理使用截图1. 股票指标工作流在工作流中通过HTTP请求调用“股票数据实时获取工具”的 API，获取股票实时数据2. 股票分析助手Agent提…- 0
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Dify结合MCP查询数据库
最近比较忙，有段时间没有更新，其实这个demo之前就在做，但是一直没时间写这篇，刚好今天稍微空闲一点，就带大家一起聊聊。今天介绍的demo就如题目所说，是一个查询数据库的MCP服务，其实之前我们也有一篇讲text2sql的案例《DeepSeek+dify查询数据库" data-itemshowtype="0" target="_blank" lin…- 0
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PandaAI：一个基于AI的对话式数据分析工具
PandaAI 是一个基于 Python 开发的自然语言处理和数据分析工具，支持问答式（ChatGPT）的数据分析和报告生成功能。PandaAI 提供了一个开源的框架，主要核心组件包含用于数据处理的数据准备层（Pandas）以及实现 Text2SQL 功能的自然语言接口。数据源PandaAI 支持文件、数据库以及大数据平台等多种数据源连接，包括 Excel、CSV、MySQL、Postg…- 0
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LLM实现text2SQL实战总结
LLM在组织内部应用的一类重要场景就是利用LLM的NL2SQL能力，简化用户对数据库的访问。本文主要介绍如何使用LLM生成SQL语句，不涉及到如何训练提升LLM的SQL生成能力。 开启正文之前，我们先明确一下这类功能在组织内服务的目标群体。我们将服务目标定位为没有太多IT技术背景的业务及运营人员。这些人访问数据库的需求，伴随着业务的发展，会超过…- 0
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下一代软件，不再是“软件”
真正强大的技术，不是用来增加选项的，而是用来让人忘记它存在的。人类从不缺工具，缺的是“无感的工具”。想想我们今天用电，用水，用WiFi，甚至用iPhone。真正改变世界的那一批技术，从来都不是“看起来很厉害”，而是“感觉不到它的厉害”。最好的体验，就是没有体验。最好的科技，是背景板，是空气，是沉默的大多数。AI就是这样的一种东西。它存在的意义，不是成为某个软件的外挂，也不是变成一堆新SaaS的内核…- 0
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利用AI识别图纸，让图纸处理效率狂飙20倍！
为什么工程图纸是AI界的「硬骨头」？先看一组扎心数据：某汽车厂商人工标注一张变速箱图纸需4.5小时，错误率高达18%传统OCR对旋转超45°的GD&T标注识别率不足50%某电力公司百万张图纸中，仅23%实现结构化管理核心痛点：✅ 非结构化难题：文字、符号、图形无固定布局（想想CAD图纸里满屏飞舞的公差框）✅ 旋转与变形：GD&T标注常以任意角度出现（见过30°倾斜的直径符号「Φ」吗…- 0
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如何让大模型「读懂」企业数据？——从“单一问数”到“复杂决策”的智能跃迁
从早期的传统BI，到敏捷BI，再到智能BI，BI工具正逐步进化为具备类人推理能力的数字助手。Gartner预测，到2025年，增强型消费者体验将首次推动增强型BI（ABI）能力的采用率超过50%，这将深刻重塑企业的业务流程与决策模式，“人人都是数据消费者”的时代正加速到来。4月11日，在QCon全球软件开发大会上，阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧以「从数据到决策：AI驱动的Quick BI架构…- 0
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Text-to-SQL准确率破局之道：从基础优化到前沿技术
摘要：在数字化浪潮下，企业的数据资产呈爆发式增长 ，传统数据库查询依赖专业 SQL 技能，这犹如一道门槛，将约 60% 的业务人员拒之门外，限制了数据价值的充分挖掘。Text-to-SQL 技术应运而生，它允许用户用自然语言与数据库交互，极大地降低了数据查询的难度，据相关数据表明，该技术可将数据查询效率提升 40% 以上，为企业打开了高效利用数据的大门。尽管 Text-to-SQL 前景广阔，但目…- 0
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破茧成蝶：传统J2EE应用无缝升级AI原生
序幕：一场跨越20年的技术对话在杭州某科技园的会议室里，一场特殊的代码评审正在进行。屏幕上同时展示着2005年基于WebLogic开发的供应链系统和2025年接入DeepSeek大模型的智能调度方案——令人惊叹的是，二者的核心业务代码竟保持着惊人的一致性。"我们保住了20年积累的238个核心业务对象，就像修复传世名画时保留了每一笔历史痕迹。"企业CTO的感慨，揭开了阿里云应用服…- 0
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Text2SQL 比赛实战心得：从难点到解决方案
一、Text2SQL 是啥？比赛又是咋回事？先说说 Text2SQL简单来说，Text2SQL（或者叫 NL2SQL）就是把我们平时说的话（自然语言）自动翻译成数据库能懂的查询语言（SQL）。这样一来，就算你完全不懂 SQL，也能直接问数据库问题，拿到你想要的数据。这技术能：降低数据查询门槛：让业务同学、运营人员也能轻松自己查数据。提高工作效率：数据分析师不用再吭哧吭哧写那么多 SQL 了。让数据…- 0
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揭秘agent+MCP架构首次落地企业智能数据场景案例
在这个数据爆炸的时代，企业每天都在产生海量数据，但如何从这些数据中提取有价值的信息并转化为决策依据，一直是企业管理者面临的巨大挑战。作为一名技术人员，我深刻体会到了企业在数据应用方面的痛点。最近刚经历一个企业数据智能agent的落地项目，整个架构和目前大火的agent+MCP插件架构非常类似，其实我们公司去年就已经搭建了企业级的MCP，非常佩服章老师的远景规划能力。第一次和用户汇报时，我们项目方C…- 0
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DataAgent是最容易落地的Agent场景？
数据分析是任何企业的核心需求。在大模型技术蓬勃发展的当下，众多企业都在思考如何将AI能力快速注入现有业务。 从目前的市场表现来看，DataAgent(数据智能体)似乎成为了最易落地且价值明显的Agent应用场景。为什么DataAgent落地性最强传统企业数据分析面临多重痛点：专业BI工具使用门槛高、过度依赖技术部门、报表生成周期长、数据洞察获取效率低。一位数据分析师曾向我吐槽："…- 0
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易用+高效+开放！实测卡奥斯智能体：让AI真正懂生产
凭借高质推理能力，DeepSeek在各个行业备受青睐，工业领域便是其中之一。DeepSeek能够显著提升生产效率、降低成本并优化生产流程，进一步加速了企业“人工智能+工业”的进程。例如，某大型机械制造企业通过DeepSeek搭建的供应链智能管理平台，实现了库存周转率提高30%、供应链成本降低20%。这个简单的案例，映射了工业大模型在工业互联网的应用价值。DeepSeek等推理模型通过优化数据采集与…- 0
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工业领域的Manus，为什么是一家杭州公司跑出来了？
什么才是新一代工业智能的落地路径，如何跨越工业智能体落地挑战？炽橙科技的工业AI落地方法论。01工业智能体，来了Mamus大火给全社会普及了什么是智能体，业界普遍认为，2025年将是智能体落地元年。不过，你可能没有想到，在工业制造领域，已经有工业AI智能体实现了落地应用。核电站作为高风险设施，其巡检和维修一直要遵循严格的安全、技术和操作规范。比如维修人员要穿上专用的防护装备，严格遵守操作规范，并…- 0
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MindsDB ：借 MCP 一句话打通20+数据库，大模型秒变SQL专家！
在企业数字化转型浪潮中，数据的价值愈发凸显，但随之而来的数据碎片化和复杂查询需求成为了摆在面前的两座大山。传统的数据处理方式依赖繁琐的ETL（Extract，Transform，Load）流程，需要专业的技术人员花费大量时间和精力去处理数据的抽取、转换和加载，而且这一过程往往效率低下，难以适应快速变化的业务需求。同时，对于普通业务人员来说，掌握专业的SQL技能门槛较高，使得他们在面对海量数据时，难…- 0
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如何优化 AskTable AI 生成 SQL 的准确率
提高 AskTable 的准确率，可以从数据治理、提供高质量训练数据，以及设定个性化偏好三个方面入手。一、优化数据结构，提升数据质量要让 AskTable 更准确地理解和查询数据，首先要优化数据库的表结构和字段定义精简数据表：仅保留必要的表，减少冗余数据。筛选关键字段：隐藏不必要的字段，确保查询更聚焦。开启 AI 搜索：对于人名、地名、公司名、产品名等字段，建议默认启用 AI 搜索，以提高查询准确…- 0
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LangStudio构建nl2sql应用流，只要输入文字就可以转为sql执行并输出结果
善念发而知之，而充之；恶念发而知之，而遏之。 ——王阳明本文介绍如何使用LangStudio构建nl2sql应用流。在该工作流中，首先通过Python节点获取数据库表基本信息，然后将问题以及数据库表信息传递给LLM，让LLM生成查询SQL代码，最后通过Python节点执行SQL，并将查询结果返回给用户。该模板仅以阿里云RDS-MySQL数据库为例，其他数据库请自行在本模板基础上二次开发…- 0
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产品设计｜对话式 chatBI 系统建设（上篇）
背景：基于 LLMs 大模型能力，通过 NLP 自然语言理解处理技术，业务部门以对话形式就能获取数据、同时自动生成 BI 图表（折线图、饼图 等），相比于从前拖拉拽自助化生成图表，如今大模型赋能进一步降低了数据分析的门槛，更显智能。 通过研究“腾讯云 chatBI”、“网易数帆 chatBI”，对 LLMs 技术的理解，以产品经理视角切入，完成产品设计。 先看下方 2 张效果图…- 0
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从零到一，用 Dify 打造 NL2SQL
近期 AI 大火，朋友圈很多都在晒成果。我也禁不住尝试，使用dify这一开发平台做了第一个 AI 应用。整体感觉下来还是非常方便的，也是由于Dify的出现大大降低了构建 AI 应用的门槛，相信未来真的可以解放人的双手，让 AI 帮助我们解决更多的问题。1. Dify 是什么Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产…- 0
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大模型在金融数据智能查询领域的应用研究
近年来，随着数字金融的迅猛发展，金融数据的规模总量呈爆炸式增长态势，其复杂性和多样性也对数据的查询、处理和分析过程带来前所未有的挑战，传统的人工查询和基础搜索方式已难以满足金融机构对数据高效、准确获取的需求。在此背景下，大模型以其强大的数据处理能力和深度学习能力，为金融数据智能查询提供了新的解决方案。针对该领域，本文深入探讨了大模型在金融数据智能查询方面的应用优势，并在详细阐述智能查询大模型构建过…- 0
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