SQL 学习路线图:从表查询到 AI 应用里的结构化数据
先把 SELECT、过滤、聚合、JOIN、子查询、事务和索引这些基础打通,再看它们在 RAG、Text2SQL 和 Agent 工具调用里的位置。
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先把 SELECT、过滤、聚合、JOIN、子查询、事务和索引这些基础打通,再看它们在 RAG、Text2SQL 和 Agent 工具调用里的位置。
先把“镜像 -> 容器 -> 数据卷 -> 网络 -> Dockerfile -> Compose”的主线打通,再补细节命令。
这组笔记从 LangGraph 入门开始,沿着 StateGraph、持久化、durable execution、流式与 interrupts 走主线,再补上 time-travel、memory、subgraphs 与典型 agent 模式。
把「微调模型」这组笔记重排成一条更适合连续学习的路线:先理解微调与量化,再进入数据集、LoRA、LLaMA-Factory 和一次完整的多模态微调复盘。
被专家说了为了长远发展,自己的设计模式和操作系统部分需要提升,虽然我也不是软工的,但是设计模式应该是以后指挥AI学习的很重要的部分。
OpenClaw的前世今生。
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