人工智能

系统支持商品搜索、商品详情、SKU、库存、订单、物流、售后规则等业务查询，并支持未付款订单取消、退款申请两类受控写操作。Agent可根据用户需求进行澄清、工具调用或拒绝，返回结构化业务结果和资料来源。售后规则采用混合RAG检索，写操作加入HITL人工确认、状态持久化、幂等事务和审计记录，避免模型直接

自然语言问答 用户用中文提问，Agent自动理解意图 不用学关键词检索语法2.任务拆解与规划 Planner把问题拆成2-4个粗粒度子任务 复杂问题分步解决，不遗漏3.RAG知识库检索 基于BGE+Chroma检索本地MES规范文档 回答有依据，不瞎编4.联网搜索（HITL） 本地知识不足时，人工确

面向C端用户的多端AI对话：SSE流式输出、增量消息展示、历史会话与分页；打通H5/小程序/App；接入登录与微信支付、支付宝支付，形成可用的商业化前端链路。

平台围绕目标检测模型开发提供数据标注、训练任务编排、训练状态监控、结果分析和智能问答等功能。用户可以在统一界面中完成图像数据整理与标注、配置模型和训练参数、启动训练任务并查看实时日志；训练完成后，可查看模型指标、检测效果及相关结果，辅助定位漏检、误检等问题。平台还集成目标检测领域知识问答能力，用于解

数据层：自动抓取历史开奖数据，支持多彩种。分析层：冷热号分析、遗漏值统计、走势图表、奇偶/区间分布等。预测层：集成统计模型（随机森林、频率加权）+深度学习模型（LSTM、Transformer），给出“推荐号码”和置信度评分。交互层：支持自定义决策模型、多模型对比、模拟选号控制预算。

1.冲稳保梯度生成基于各省考试院公开投档规则和历年录取数据，按“冲刺、稳妥、保底”三档生成志愿方案。这不仅是排序逻辑，也被视为一种可迁移的决策思维训练。2.位次换算与院校匹配软件端完成位次换算、院校专业匹配，解决“分数年年变、位次相对稳”的填报核心问题。3.家庭协同决策终端硬件终端支持全家人同步查看

1.AI会话调用LLM大模型（ollama自建模型，外部api等均可），实现智能问答。2.RAG内部投研资料向量化，存入向量数据库（pgvector，Milvus均可），实现检索增强。3.文档识别OCR，向量化存储各种结构化，或者非结构化文件（jpg图片，markdown，doc等）通过OCR识别，

智能文档检索与问答（RAG）：支持多格式文档上传、解析清洗、切片与向量化入库。用户通过自然语言提问，系统基于向量数据库召回相关上下文，结合大模型生成精准回答。Agent流程与工具调用：面向运维场景，Agent可自主分析用户意图，调用系统工具（如生成磁盘清理、日志分析脚本）完成长程任务。私有化模型调度

内容创作：润色文章、调整表达风格、生成标题及内容提纲。文档整理：提取长文本摘要、关键事项及待办任务。日常办公：根据工作记录整理周报、会议纪要和邮件草稿。开发辅助：解释接口文档、转换JSON格式、整理测试用例。个人效率工具：保存常用助手配置，复用提示词与历史会话，减少重复操作。

项目包含了图生文，文生图，智能体的创建，对话，多语言的学习翻译，其中涵盖了多种语言智能体，通过创建智能场景，与AI进行聊天对话，聊天记录的查看，翻译，单词的发音解释

提供从内容生成到视频合成的一站式AI视频生产能力。用户可通过固定模板或对话式流程提交人物、文案、音色、视频风格等参数，系统自动完成AI文案生成、人物图片生成与编辑、语音合成、音色克隆、智能分镜、图片及视频素材生成、数字人口型同步、语音识别、字幕生成、背景音乐添加及视频合成。平台同时提供用户与权限、会

主导自研一套覆盖多模型统一接入、AI对话引擎、Agent技能自执行闭环的AI应用开发平台。核心能力：多模型统一接入层，技能自执行闭环，Agent「技能自执行闭环，知识库+工具调用

1、账户中心：现金/储蓄卡/第三方储值/信用卡四类，信用卡支持账单日、还款日、额度与透支提醒2、记账与转账：自有账户互转不计收支，手续费独立记账3、债权债务：借出借入跟踪，支持单利、等额本息、等额本金，支持坏账登记4、预算管理与数据看板：月度预算、收支趋势、分类占比、收支对比5、小票记账：图片自动识

系统主要包括图像采集、目标检测、关键点定位、相机标定、PnP位姿求解、坐标系转换、姿态角计算及结果可视化等功能模块。通过YOLO模型完成目标及特征关键点检测，根据相机内参与目标三维几何信息建立二维—三维对应关系，采用PnP算法计算目标相对于相机坐标系的三维位置和旋转姿态，并输出X、Y、Z及姿态角等结

Agent架构设计：甚于LangGraph构建主工作流，铺以Plan-and-Execute策略实现任务分解与动态调度，集成LangChain生态，支持复杂研发任务的目动化编排。务模态与模型管理：设计统的模型接入层，支持本地模型（当前使用Qwen2.5-Coder-7B)及多模态模型的员活切换，实现

系统包含环境建图、自主定位、全局路径规划、局部动态避障及自主巡逻模块。融合激光雷达与惯性传感器数据构建赛场地图，根据目标位置规划行驶路线，并在行进过程中避开动态障碍物；结合回环检测与重定位功能，提高建图质量与定位稳定性，实现机器人全场自主巡逻。

系统包含图像预处理、装甲板检测识别、目标运动预测及实时推理模块。结合传统视觉与深度学习模型，实现敌方机器人装甲板的实时检测与识别；利用卡尔曼滤波进行运动预测补偿，提升复杂光照和运动场景下的识别稳定性，并通过处理流程优化满足机器人实时决策需求。

•技术选型：Vue3+TypeScript+Pinia+Vite，构建速度提升60%•三端合一：基于角色权限路由和模块动态加载，一套代码支撑三种角色，代码复用率超过85%•大模型集成：对接OpenAI、文心一言、通义千问，封装统一模型适配层，支持热切换•可视化大屏：ECharts+Canvas自研图

项目支持围绕问题检索相关代码与历史记录，结合附件内容整理诊断线索，并在回答中提供参考来源。代码检索考虑版本信息，减少混用不同版本资料的情况。使用者可以从回答继续查看依据，核对分析结论，适用于研发支持和企业内部知识查询。配图为项目功能概览与流程示意。

项目包含知识资料整理与检索、基于检索结果生成结构化回复、人工转接以及回归评估。用户提出问题后，系统检索相关知识，组织回复内容；需要人工继续处理的问题交由客服接续。通过回归场景检查不同问法、知识覆盖和回复行为，便于持续改进。配图为项目功能概览与流程示意。