对于NL2SQL,主要是让大模型生成sql语句，如何对提示词进行优化

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

以下是关于自然语言转换为 SQL 的相关信息： DuckDBNSQL7B 模型能够将自然语言转换成 SQL 代码，使非专业用户能轻松与数据库交互，它基于大量真实和合成的 DuckDB SQL 查询训练。相关链接：https://github.com/NumbersStationAI/DuckDBNSQL 、https://x.com/xiaohuggg/status/1751081213459415164?s=20 Claude 官方提示词中有将日常语言变成 SQL 查询语句的相关内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 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/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

AI 可以帮助您写 SQL。以下为您提供一些相关信息和示例： 在 COZE 工作流中，如果您不会写 SQL 代码，可以将需求发送给豆包，例如“学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql”，并提供具体的需求，如要操作的数据表、要执行的操作以及相关条件等，豆包会为您生成相应的 SQL 语句，如“INSERT INTO user_question_answer”，您将其复制到数据库节点里面 SQL 的位置，试运行成功后即可发布工作流记录对应数据到数据库。 金融服务业中，生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，发现模式，为预测建议输入，还能帮助自动创建报告等内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 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/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）。

以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息： OpenAI 的 GPT 系列模型，如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ，可以通过函数调用及其他 API 更新，让开发人员向模型描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是，为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时，不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码，例如将代码放入三重反引号中。生成输出后，可以提取并运行代码。同时，模型在正确使用 API 的指导下，可以编写使用 API 的代码，但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是，执行模型生成的代码存在安全风险，建议在安全的沙箱环境中运行代码，避免潜在危害。

对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求，以下是一些建议： 首先，您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识，了解自然语言处理（NLP）的基本原理。 其次，可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具，能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后，针对您的专业术语翻译需求，需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类，建立一个清晰的术语库。 同时，确定固定描述语句的翻译规则和方法，并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中，要不断测试和优化您的工具，以确保翻译的准确性和质量。 总之，虽然没有编程基础会增加一定的难度，但通过合理利用现有资源和持续学习，您是有可能实现这个目标的。

目前针对您想要针对电子元器件行业制作一个能上传中文 PDF 并下载翻译好的 PDF 的 AI 工具的需求，暂时没有相关的现成内容和方法。但您可以考虑以下步骤来实现这一目标： 1. 数据准备：收集和整理电子元器件行业的专业术语、固定描述语句以及对应的翻译，构建一个丰富准确的知识库。 2. 选择合适的技术：例如自然语言处理技术和机器翻译算法，以实现对中文 PDF 的翻译。 3. 开发工具界面：设计一个用户友好的界面，方便用户上传中文 PDF 和下载翻译后的 PDF。 4. 测试和优化：对工具进行充分的测试，根据测试结果不断优化翻译的准确性和工具的性能。 这是一个较为复杂的项目，需要一定的技术和资源投入，但如果成功实现，将为电子元器件行业带来很大的便利。

以下是关于 AI 生成 SQL 语句的相关内容： 在 COZE 工作流【数据库】节点教程中，如果不会写 SQL 代码，可以利用 AI 帮助生成。具体步骤为：将需求发送给豆包，如提供数据库表名称、存储字段名称及具体操作等，豆包会返回相应的 SQL 语句，如“INSERT INTO user_question_answer”，将其复制到数据库节点的 SQL 位置，试运行成功后发布工作流即可记录对应数据到数据库。首席组织官组织管理专家的相关链接为：https://www.coze.cn/store/bot/7380733113476890659?panel=1&bid=6cs0gi5847g0j 。 一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接包括：Text2SQL 将英文转换为 SQL 查询，链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ；ai2sql 高效且无错误的 SQL 构建器，链接：https://www.ai2sql.io/ ；EverSQL 从 SQL 查询翻译英文文本，链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ ；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/ ；SQL Ease 从自然语言输入生成 SQL 查询，链接：https://sqlease.buildnship.in/ ；Talktotables 翻译和查询数据库，链接：https://talktotables.com/ 。同时，还可以查看几个知名的 text2sql 项目，如 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；Spider 一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。 在 ChatGPT 助力数据分析中，对于 SQL 分析，需要反复校验是否为 SELECT SQL 语句，以防 AI 不完全可控及用户恶意输入。同时，到 AI 分析步骤要拼接上下文，以便更好理解数据和字段意义。对于表结构长类型字段，要控制查询以防 token 消耗过多。对于个性化分析，用户上传的数据解析后要判断格式是否符合要求，超长可限制截取。在前端解析数据可直接用于渲染图表，还需支持用户补充输入以辅助 AI 分析。

如果您想让 AI 帮您润色科研论文中讨论部分的一个段落，您可以这样发出命令：首先，清晰地向 AI 描述段落的具体问题，比如指出语句零碎、表述杂乱无章等情况。然后，明确您的需求，例如要求 AI 按照科研论文的用语习惯对段落进行逻辑梳理、语句优化和词汇精准化处理，使段落表达清晰、连贯、准确且符合学术规范。您可以这样表述：“请帮我优化以下这段讨论部分的内容，它目前语句零碎、表述混乱，不符合科研论文的用语习惯。请帮我重新组织语言，使其逻辑清晰、表达准确，符合科研论文的规范要求。”

以下是关于问题定义优化助手的相关内容： 市面上有很多 Prompt 框架，框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景（所需角色、具备的能力和资源）、问题目标（期望的输出结果和验收标准，如提供商务谈判的完整过程）、提供的资料信息、限制条件（如预算限制等）、角色技能（为目标服务所需调动的技能，如熟悉某个领域的商业案例）和工作流（解决问题时需完成的任务步骤，如信息收集、谈判策略设定等）。细致的内容可能得到更好的结果，但也可能限制可能性，这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面，体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践，写出自己的一条 prompt 及对话分享出来，提交格式为创作思路和目标｜prompt 展示｜输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化，其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，提到了在不同学段和学科的应用场景，以及向 AI 大模型提问的问题设计，还涉及教育提示词优化助手。

以下是关于 AI 优化库存管理和员工排班的相关内容： 库存管理： 1. 利用 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 2. AI 可以分析不同产品的销售速度、市场趋势等数据，为库存的补货和调整提供决策依据。 3. 通过 AI 生成的库存周转分析工具，预测滞销品并推荐促销策略。 员工排班： 1. 智能排班优化，根据客流预测自动调整员工排班表。 2. 实时话术提示工具，在员工与客户沟通时 AI 推荐应答策略。 3. 自动化周报生成，汇总销售数据、客户反馈生成可视化报告，为排班提供参考。 4. 培训模拟考试系统，基于产品知识库生成随机测试题，提升员工能力，优化排班安排。 5. 客户潜力评分系统，根据消费行为自动标记高价值客户，据此安排合适的员工服务。 6. 舆情预警系统，实时监测负面评价并推送处理建议，灵活调整员工工作安排。 7. 客户流失预测模型，通过行为数据预警流失风险，合理安排员工进行客户维护。 8. 会议纪要自动生成，转录会议录音并提取任务清单，辅助排班决策。 9. 员工满意度分析，通过匿名问卷分析员工工作痛点，优化排班以提高员工满意度。

以下是关于提示词优化工具的相关信息： /shorten 命令： 分析提示：最短的提示，Option 5：tower of donuts, sprinkles 产生了最接近原始目标的图像。 分析结果：许多填充词，如“异想天开”“令人着迷”和“杰作”可以省略。了解“塔”和“魔法”被认为是重要的标记有助于解释为什么一些图像是用童话城堡元素生成的。了解这一点提供了一条线索：如果目标是制作一堆美味的甜甜圈，则应该从提示中删除“神奇”。 特点：该/shorten 命令是一个工具，可帮助您探索 Midjourney Bot 如何解释标记并尝试单词，但它可能不适用于所有主题和提示风格。 星流一站式 AI 设计工具： 下方 prompt 输入框： 可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 提示词相关： 什么是提示词：用于描绘画面，支持中英文输入。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发）。 如何写好提示词： 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能： 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 删除所有提示词：清空提示词框。 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 提示词优化：启用提示词优化后，帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组，进行生图。

以下是为您提供的关于全能写作优化指令的相关内容： 拘灵遣将： 对文章中案例进行脱敏，替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时，每次对话输出文章一个部分，各部分字数有具体要求，组合成可直接发布、吸引目标群体、高质量实用的公众号普法文章。 敕代表告诫，划定灵机工作边界、禁忌事项和具体要求。 令：初始化时用中文与用户对话并欢迎；牢记符与敕要求，除非用户明确调整，否则一直遵守；先请求用户提供案例洞察报告和目标群体，用户提供并输入“依律奉行”后，先输出纲要和写作方案。 集合 Deepseek 提示词方法论： 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令、文献引用模式。 高级调试策略： 模糊指令优化：包括宽泛需求添加维度约束、主观表述量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整、最终校验。 报告：GPT4 通用人工智能的火花 编程： 编写深度学习代码需掌握数学、统计学知识及熟悉相关框架和库。要求 GPT4 和 ChatGPT 编写自定义优化器模块，GPT4 响应在很大程度上与指令匹配，但忘记部分指令，ChatGPT 在应用动量时犯致命错误。

以下是一些可用于优化工作规程文件的 AI 工具及相关建议： 业务流程优化方面： 流程挖掘软件是一种常用的 AI 工具，它可以自动分析业务流程，并识别改进点。您需要先利用该工具分析当前的业务流程，收集关于业务流程的数据，如任务执行时间、顺序、参与者等，然后对收集到的数据进行分析，自动识别流程中的瓶颈、重复步骤或效率低下的环节。基于分析结果重新设计和优化流程，并将新设计的流程实施到日常业务中，持续监控其表现，根据实施结果和员工反馈进一步调整和优化流程。 文章润色方面： 以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 创建工作流文件方面： 可以使用 Cursor 和 MCP 来创建工作流文件。首先创建一个名为 workflow.md 的文件，写入明确的指令，避免模糊表达，任务越细分越好。然后在对话窗口中告诉 AI 各个文件的对应关系。在使用过程中，Cursor 会请求您允许使用 MCP，记得点“同意”，经过多轮同意后，它会开始执行生成页面。需要注意的是，必须要用 claude sonnet 3.7，3.5 版本实测不行。

以下是一些可以用于优化简历的 AI 工具： 1. ResumeMatcher：这是一个 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解，提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度，结合 textacy 提取核心术语，精准优化简历内容。链接： 2. 超级简历优化助手：帮助用户优化简历提高求职成功率。超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议。 3. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并在整个文档中保持一致的语调。 4. Rezi：是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台。使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面——写作、编辑、格式化和优化。 5. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。