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text2sql相关资料

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SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/
SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/
SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/
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Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/

此外，还有以下几个知名的 text2sql 项目：

SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。
Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。
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参考资料

数据分析工具集

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其他人在问

以下是面试 AI 公司需要了解的资料：一、AI 市场与 AI 产品经理（一）AI 就业市场 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。二、AI 面试官的相关产品 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试，还能借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。三、Python + AI 学习（一）Python 学习 1. 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 2. 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 3. 异常处理理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 4. 文件操作文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。（二）AI 学习 1. 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。

2024-09-13

我想设计一款符合企业内部办公的ai agent，有哪些资料可以辅助参考

以下是一些可辅助您设计符合企业内部办公的 AI Agent 的资料和相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 AI Agent 的概念和组成： 1. LLM（大模型）：提供庞大的信息存储和处理能力，以理解和响应问题。 2. Planning（规划）：如同园丁制定种植计划，决定任务执行步骤。 3. Memory（记忆）：类似于园丁的笔记本，记录经验和已完成任务。 4. Tools（工具）：指可运用的各种软件和程序，帮助执行复杂任务。 AI Agent 的相关概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，每个 Chain 可视为一个步骤，接受输入变量并产生输出变量，大部分是由大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可使用判定（甚至用 LLM 判定）让 Agent 走向不同的 Chain。 3. Tool：Agent 上的一次工具调用，如对互联网的搜索或对数据库的检索。此外，还包括以下三种 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态，如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈。这三种 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度等，抽简对话内容提取信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。以上信息提供了关于 AI Agent 的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台和概念进行进一步探索和应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

2024-09-13