Cursor+MCP金融分析Agent

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**抓住AI浪潮,重塑职业未来!**

科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整,缩减部分传统岗位,同时AI相关技术岗位(尤其是大模型方向)需求激增,已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。

**行业趋势洞察:**

- **转型加速:** 传统IT岗位面临转型压力,拥抱AI技术成为关键。
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**01 为什么分享这份学习资料?**

当前,我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足,行业亟需更多有志于此的专业力量加入。

**因此,我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料,无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴!**

我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题,也欢迎交流探讨,我们乐于分享所知。

***\*02 这份资料的价值在哪里?\****

**专业背书,系统构建:**

- 本资料由我与MoPaaS魔泊云的**鲁为民博士**共同整理。鲁博士拥有**清华大学学士**和**美国加州理工学院博士学位**,在人工智能领域造诣深厚:

- - 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文**超过50篇**。
  - 拥有多项中美发明专利。
  - 荣获**吴文俊人工智能科学技术奖**(中国人工智能领域重要奖项)。

- 目前,我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。

  

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**内容实用,循序渐进:**

- 资料体系化覆盖了从**基础概念入门**到**核心技术进阶**的知识点。

- 包含丰富的**视频教程**与**实战项目案例**,强调动手实践能力。

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**抓住机遇,开启你的AI学习之旅!**

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目前提供的引用内容未涉及基于LangChain、LangGraph、MCP和Oracle12C实现Text2SQL Agent的方法。不过,可先从各技术的特性出发推测实现的大致思路。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,它可以帮助开发者将自然语言处理与其他工具集成。LangGraph可能是用于构建图结构相关的工具,有助于处理复杂的数据关系。MCP可能是与多步骤代理工作流程自动化相关的技术,可加速创新并保障数据安全。而Oracle12C是一款强大的数据库。 实现Text2SQL Agent的一个可能的步骤是: 1. 利用LangChain的功能将自然语言文本解析为中间表示形式。可以使用LangChain提供的工具进行自然语言处理,如分词、词性标注、语义理解等,将用户输入的自然语言文本转化为更易于处理的结构。 ```python import langchain # 示例代码,实际使用需要根据LangChain具体API调整 text = "查询所有用户信息" # 进行自然语言处理 processed_text = langchain.process_text(text) ``` 2. 使用LangGraph来构建数据图,将数据库中的表结构、字段关系等信息以图的形式表示出来。这有助于理解数据之间的关联,从而更准确地生成SQL语句。 ```python import langgraph # 示例代码,实际使用需要根据LangGraph具体API调整 # 构建数据图 graph = langgraph.build_graph(oracle12c_schema) ``` 3. 借助MCP实现多步骤的代理工作流程自动化。将自然语言解析和SQL生成过程拆分为多个步骤,利用MCP确保这些步骤能够按照正确的顺序执行。 ```python import mcp # 示例代码,实际使用需要根据MCP具体API调整 # 定义工作流程 workflow = mcp.define_workflow([ langchain_process_step, langgraph_query_step, sql_generation_step ]) # 执行工作流程 result = mcp.execute_workflow(workflow, input_text) ``` 4. 最后,结合Oracle12C的数据库信息,将中间表示形式转换为有效的SQL语句,并在Oracle12C数据库中执行。 ```python import cx_Oracle # 示例代码,实际使用需要根据cx_Oracle具体API调整 # 连接到Oracle12C数据库 connection = cx_Oracle.connect(user='username', password='password', dsn='oracle12c_dsn') cursor = connection.cursor() # 生成的SQL语句 sql = generate_sql(result) # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 获取结果 results = cursor.fetchall() ``` 需要注意的是,以上代码仅为示例,实际实现需要根据各技术的具体API和文档进行调整。
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