将缺乏业务注释的数据库,自动整理成数据智能体能够理解、业务人员能够审核的结构化知识。 本项目是一套面向数据智能体、自然语言查询数据库和数据资产治理场景的数据库元数据理解平台,支持接入Oracle、MySQL等关系型数据库,自动采集表、字段、主键、唯一索引、普通索引、外键、表注释和字段注释,并结合脱敏后的少量样例数据,使用大模型生成结构化的表级与字段级业务描述。 系统生成的内容不仅包括普通中文注释,还包含业务主题、数据粒度、主键、业务标识、核心维度、时间字段、上下游表关系、智能体专用描述、置信度和待确认事项,可用于提升RAG检索、数据智能体选表、Schema Linking和SQL生成的...
本项目是一套本地优先的AI多模态个人知识库系统,用于统一记录和管理日常工作、生活、学习与灵感内容。系统提供统一录入入口,支持文本、图片、音频和文本文件:文本内容可直接分析,图片通过视觉模型生成内容描述,音频通过ASR模型完成语音转写,随后由大模型自动生成摘要和分类标签。 处理后的内容采用多层方式沉淀。原始图片、音频和附件按日期保存;记录时间、内容类型、原文、AI摘要、标签和文件路径写入SQLite,便于程序查询;同时按天追加生成Markdown笔记,可直接使用Obsidian查看和编辑。该设计避免个人知识被锁定在单一应用中,即使更换界面或模型,原始文件和Markdown内容仍可长期保留。...