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Plan-and-Execute：为什么有些任务，必须“先想完再动”？

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成功落地企业的高可用Text2SQL数据分析系统（反馈极好）

核心技术栈： 前端：基于React、TypeScript、Ant Design和React Flow构建，提供直观易用的数据建模、图可视化和智能问答界面。现代化的技术栈带来流畅的用户体验和强大的交互能力。 后端：采用Python FastAPI框架和SQLAlchemy ORM，构建高效稳定的RESTful API服务，负责核心业务逻辑和数据处理。 元数据存储：使用可靠的MySQL数据库存储关键的数据库连接信息、表结构定义等元数据，保障系统运行的基础。 关系图谱：利用Neo4j图数据库构建和存储表间关系、常见问答对以及高效的查询模式等知识图谱，为智能查询和知识推理提供强大的支持。 向量检索：集成Milvus或可选择的其他向量数据库，并结合Sentence Transformers等模型进行语义向量化，实现高效的语义相似度检索，提升自然语言理解的精度。 大模型集成：无缝对接任何领先的大语言模型，利用其强大的自然语言理解和生成能力，将用户的自然语言问题转化为精准的SQL查询语句。

我好像发现了一个很牛的上故事型阅读课的思路！

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【Coze整活】AI一键生成“赛博老黄历”视频？工作流搭建全揭秘！(扣子)

别了，英伟达的“芯片特供”！

美国政府的神助攻，来得很是时候，早不来，晚不来，但在最关键的时候来了。黄仁勋肯定会很郁闷，夹在美国禁令与中国技术进步之间，留给英伟达AI芯片的生存缝隙，将越来越小。

AI 大模型周报 2025年5月 c（Google I/O, Microsoft Build, Computex 2025...）

[Google I/O] https://blog.google/technology/ai/io-2025-keynote/#project-mariner [电影制作工具Flow] https://blog.google/technology/ai/google-flow-veo-ai-filmmaking-tool [OpenAI Codex] https://openai.com/index/introducing-codex [设计智能体Lovart AI] https://www.lovart.ai [动漫视频生成AniSora] https://github.com/bilibili/Index-anisora [深度研究引擎ARI] https://you.com/articles/o3-mini-judges-ari-enterprise-winner-over-openai-deep-research [Microsoft Build 2025] https://news.microsoft.com/build-2025