基于Gemini 2.5 Pro打造的AI智能体CanvasX上线,绘制常见图表(折线图、柱状图等),国内直接使用

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昨天晚上,有个用户问我,现在哪个AI可以做这种很精细的图?

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在我的刻板印象里,现阶段的AI还做不了这么精细的图表。

为了解决这个问题,我试遍了当下最主流的AI大模型,ChatGPT4o文生图、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Grok3。

最后,终于让我找到了解决办法,需要新建一个AI智能体。

AI智能体CanvasX上线。

谷歌浏览器访问:www.nezhasoft.cloud,选择智能体CanvasX。

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私信哪吒,可以试用三天,上面所有模型可用。

还包含了ChatGPT4o(支持原生文生图,不降智)、o4-mini(支持Deep Research深入研究)、o4-mini-high、o3、Claude Sonnet 4、GPT4.5、GPT4.1、Gemini 2.5 Pro Preview 0506、Grok3 thinking等模型。

绘制常见图表(折线图、饼状图等)具体步骤:

第一步:发送指令“绘制图表”。

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第二步:发送你的需求,例如“根据下面数据做一个柱状图”。

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第三步:复制CanvasX给出的html到html文件里,浏览器打开即可。

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饼状图:

上传excel文件数据,根据文件内容绘制。

根据附件文件数据做一个饼状图,按部分分类,支出表示占比,显示数值

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流程图

支持联网实时查询,感觉这也是解决AI无法生成PPT的新思路。

画一个流程图,布局匀称,整张图尺寸为16:9,暖色系,卡通风格

解释htttp连接的详细过程,传输连接有三个阶段,即:连接建立(三次握手)、数据传送和连接释放(四次挥手)

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AI智能体CanvasX上线。

谷歌浏览器访问:www.nezhasoft.cloud,选择智能体CanvasX。

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私信哪吒,可以试用三天,上面所有模型可用。

还包含了ChatGPT4o(支持原生文生图,不降智)、o4-mini(支持Deep Research深入研究)、o4-mini-high、o3、Claude Sonnet 4、GPT4.5、GPT4.1、Gemini 2.5 Pro Preview 0506、Grok3 thinking等模型。

### Gemini 2.5 版本特性概述 Gemini 2.5 是一款基于先进技术和优化设计的多功能工具集合,涵盖了从模型推理到数据处理等多个领域。以下是该版本的主要特性和更新要点: #### 思考模型增强 Gemini 2.5 Pro 引入了一种全新的“思考模型”机制,在生成响应之前能够模拟人类逻辑推理过程[^1]。这种机制的核心在于通过强化学习和思维链提示(Chain-of-Thought)技术,使模型具备更强的信息分析能力和上下文理解力。具体表现为: - **任务分解**:将复杂的任务拆解为多个子步骤,并逐一验证每一步骤的准确性。 - **决策制定**:综合所有子步骤的结果,形成最终结论。 #### 数据库接口升级 为了满足大规模应用的需求,GeminiDB Mongo 接口进行了全面优化[^3]。新版本提供了以下改进: - **高容量支持**:单实例最大支持 96TB 存储空间。 - **协议兼容性**:完全兼容 MongoDB 协议,便于现有系统的无缝迁移。 - **部署灵活性**:新增副本集部署选项,提升数据可靠性和可用性。 - **服务化迁移**:简化跨环境的数据迁移操作,降低运维复杂度。 #### 流式数据管理 Pulsar 组件作为 Gemini 2.5 的重要组成部分,进一步增强了对无界数据的支持能力[^4]。主要特点包括: - **分片存储架构**:利用 BookKeeper 和 Broker 节点实现高效的数据分布与访问。 - **统一视图呈现**:即使底层数据分布在不同物理节点上,也能向用户提供一致性的查询体验。 - **自动数据迁移**:无需人工干预即可完成冷热数据之间的转换,显著降低了维护成本。 - **地理冗余保障**:新增跨地域复制功能,提高了全球范围内的业务连续性水平。 #### 实时数据分析能力 借鉴阿里巴巴集团内部的成功案例[^5],Gemini 2.5 还特别加强了针对海量实时数据的处理性能。借助 HybridDB for MySQL 等先进技术手段,可以轻松应对如下挑战: - 对万亿级别规模的数据执行亚秒级响应速度的多维度统计计算; - 同时保持与其他主流大数据框架的良好互操作性,例如 MaxCompute 和 Blink; ```python # 示例代码展示如何连接至 GeminiDB Mongo 并读取部分记录 from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['gemini_db'] collection = db['sample_collection'] documents = collection.find().limit(10) for doc in documents: print(doc) ```
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