GPT 与数据库的生态整合 王琦智 PingCAP TiDB 开发者生态高级工程师 目 录 自然语言到 SQL 01 自然语言到图表 02 GPTs 调用数据库 API 03 总结 04 自然语言到SQL OSS Insight 自然语言到图表 Thoughts to insights made easy(with AI) GPTs 调用数据库 API Thank You

利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据 高 低 高 中 对问题的意图理解错 误，回答偏离主题 信息缺失 无数据 中 高 低 中 未能正确获取或整合 外部信息 推理错误 部分数据 高 高 中 低 逻辑推理中存在漏洞 或错误假设 导AI“如何做”。 提示语链的设计和应用建立在多个理论基础之上，包括认知 心理学、信息处理理论、系统理论、创造性思维理论和元认 知理论，核心特征包括： 提示语链的作用机制（一） 任务分解与整合 思维框架构建 在提示语设计中，提示语链发挥着至关重要的作用，通过系统性地引导AI生成高质量、创新性的内容。以下 是提示语链在内容生成过程中的七个主要作用机制 1. 将这个复杂的主题分解为几个主要部分，逐一讨论每个部分。

利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据 高 低 高 中 对问题的意图理解错 误，回答偏离主题 信息缺失 无数据 中 高 低 中 未能正确获取或整合 外部信息 推理错误 部分数据 高 高 中 低 逻辑推理中存在漏洞 或错误假设 导AI“如何做”。 提示语链的设计和应用建立在多个理论基础之上，包括认知 心理学、信息处理理论、系统理论、创造性思维理论和元认 知理论，核心特征包括： 提示语链的作用机制（一） 任务分解与整合 思维框架构建 在提示语设计中，提示语链发挥着至关重要的作用，通过系统性地引导AI生成高质量、创新性的内容。以下 是提示语链在内容生成过程中的七个主要作用机制 1. 将这个复杂的主题分解为几个主要部分，逐一讨论每个部分。

的高阶议题。「学前基础」是相当主观的认定，不过，基于我个人的学习 经验以及教学经验，我的挑选应该颇具说服力。第二篇介绍Visual C++ 整合环境开发工具。 本篇只不过是提纲挈领而已，并不企图取代Visual C++ 使用手册。然而对于软件使用的老 手，此篇或已足以让您掌握Visual C++ 整合环境。工具的使用虽然谈不上学问，但在可视化 软件开发过程中扮演极重角色，切莫小觑它。 第三篇介绍application 欲善工事先利其器－ Visual C++ 5.0 開發工具 / 217 第４章 Visual C++ - 整合性軟體開發環境 / 219 安裝與組成 / 220 ㆕個重要的工具 / 234 內務府總管：Visual C++ 整合開發環境/ 236 關於 project / 237 關於工具設定 深入淺出 深入淺出 MFC 是一本介绍MFC（Microsoft Foundation Classes）程序设计技术的书籍。 对于Windows 应用软件的开发感到兴趣，并欲使用Visual C++ 整合环境的视觉开发工 具，以MFC 为程序基础的人，都可以从此书获得最根本最重要的知识与实例。 如果你是一位对Application Framework 和对象导向（Object Oriented）观念感兴趣的技

1.5.2 实现资源运行环境全生命周期管理............................................................12 1.5.3 实现运维工具深度整合、联动自动化........................................................ 12 1.5.4 实现运营分析、IT 投入透明化及时回收优化..... 场景 的一站式的支持。如图 1 图所示。 通过建立整合 IT 基础架构、运维工具的在线服务化自动化门户，通过 IT 服务管理模式 转型，加速业务系统的开发、测试、投产、上线，同时减少人工操作以及人工操作风险、解 放人力、提升运维的效率，以及减少资源浪费降低成本支出。并能够在现有的 IT 服务管理 模式转型框架基础上，与时俱进，不断整合演进过程中新采纳和替换的基础架构和运维工具 平台，保 "柜台式" IT 服务管理模式 针对以上申请运行环境时排期比较久的问题，可以通过云管平台改变服务模式来解决， 即将现有的"柜台式"改变为"ATM 在线服务"式，即通过运行环境资源在线服务、自动化部 署、整合运维工具联动自动化，简化协作流程减少 IT 服务部门内部协作。如图 3 所示。 杭州飞致云信息科技有限公司 软件用起来才有价值，才有改进的机会 8 具体服务方式过程改变为用户侧在线提交资源请求，IT

数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，支持中、英 文检索。 知网研学平台 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。

。 6.6 整合第三方缓存 1) 为了提高扩展性。MyBatis 定义了缓存接口 Cache。我们可以通过实现 Cache 接口来自 定义二级缓存 2) EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是 Hibernate 中 默认的 CacheProvider 3) 整合 EhCache 缓存的步骤: 1 导入 ehcache 包，以及整合包，日志包 ehcache-core-2 第 9 章：SSM 框架整合 9.1 整合注意事项 1) 查看不同 MyBatis 版本整合 Spring 时使用的适配包； 2) 下载整合适配包 https://github.com/mybatis/spring/releases 3) 官方整合示例，jpetstore https://github.com/mybatis/jpetstore-6 9.2 整合思路、步骤 1) 搭建环境 ————————————————————————————— 39 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 导入 SSM 需要使用的 jar 包 导入整合适配包 导入其他技术的一些支持包 连接池 数据库驱动 日志.... 2) Spring + Springmvc 在 web.xml 中配置: Springmvc 的前端控制器 实例化 Spring

文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 • 手动查阅厚重的产品手册和内部文档， 耗时较长。 • 参加多部门的培训，但信息量大，难以 消化。 • 通过网络搜索行业信息，但信息分散， 难以整合。 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 优势 通过DeepSeek的数据分析功能，快速生成行业概览， 节省了手动整理的时间。 通过DeepSeek的多维度分析，深入了解行业的竞争格 局和市场机会。 效率更高： DeepSeek通过整合信息源和智能搜索，减少了手动查 找和整理的时间，新员工可以在短时间内快速上手。通 过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公 司和行业的关键信息。 效果更好： 信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致

乏彈性，以及程式碼化應用程式管理的重複性，因此可能增加維護成本。 14.原生AWS/GCP/Azure整合 如果Kubernetes發行版本無法在目標基礎架構執行，那麼簡易的多雲部署就沒有什 麼用處。Canonical Kubernetes、OpenShift及Rancher都能與以下三種主要的公 有雲原生整合：Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud Platform(GCP)及 Platform(GCP)及 Microsoft Azure。 15.原生Openstack/VMware整合 至於在私有雲方面，三種Kubernetes發行版本均能與OpenStack及 VMware原生整合。 16.裸機部署及自動化 並非所有工作負載都適合虛擬化，而企業有時需要直接在裸機伺服器部署 Kubernetes。雖然這三種發行版本都支援裸機部署，但只有Openshift及 Canonical Kubernetes提供裸機佈建功能。 的項目有限。 6 Canonical Kubernetes可讓企業運用機器即服務(MAAS)，透過零接觸的雲端型 佈建方式，全自動地進行裸機機器的探索、試運轉、部署及設定。機器佈建後， Juju整合可讓使用者部署Canonical Kubernetes，就像在公有雲或私有雲之中 一樣簡單。相較於OpenShift IPI，MAAS針對設定選項提供更高的控制權，並 以更少的先決條件降低入門門檻。

iss53 * master 因为之前已经合并了 iss53 分支，所以现在看到它在列表中。 在这个列表中分支名字前没有 * 号的分支通常可 以使用 git branch -d 删除掉；你已经将它们的工作整合到了另一个分支，所以并不会失去任何东西。 查看所有包含未合并工作的分支，可以运行 git branch --no-merged： $ git branch --no-merged testing 变基 在 Git 中整合来自不同分支的修改主要有两种方法：merge 以及 rebase。 在本节中我们将学习什么是“变 基”，怎样使用“变基”，并将展示该操作的惊艳之处，以及指出在何种情况下你应避免使用它。 变基的基本操作 请回顾之前在 分支的合并 中的一个例子，你会看到开发任务分叉到两个不同分支，又各自提交了更新。 图表 35. 分叉的提交历史 之前介绍过，整合分支最容易的方法是 merge merge 命令。 它会把两个分支的最新快照（C3 和 C4）以及二者最近的 共同祖先（C2）进行三方合并，合并的结果是生成一个新的快照（并提交）。 图表 36. 通过合并操作来整合分叉的历史 其实，还有一种方法：你可以提取在 C4 中引入的补丁和修改，然后在 C3 的基础上应用一次。 在 Git 中，这种 操作就叫做 变基（rebase）。 你可以使用 rebase 命令将提交到某一分支上的所有修改都移至另一分支上，就