AI 助手平台产品系统

企业落地 AI 应用场景：不同岗位的员工需要贴合本职工作的 AI 助手，企业需要统一管理知识库、模型资源与用量成本，对配置变更留痕审计，并保证员工之间的会话与数据严格隔离。

含 10 个功能模块、16 个页面：员工账号与岗位管理、岗位专属 AI 助手、智能对话、企业知识库、助手工作流编排、模型配置、用量统计、操作审计、我的对话记录、环境自检。
1. 员工账号与岗位管理：管理员维护员工账号，设定 5 类岗位与部门，按岗位决定可用助手。
2. 岗位专属 AI 助手：内置亚马逊运营、产品开发、数据分析、招聘 4 个助手，可新建/编辑，设定开放岗位、默认模型与绑定知识库，员工只见本岗位助手。
3. 智能对话：流式输出，回答带知识库引用编号可核对依据；数据分析场景直接给出结果表格、图表建议与结论；会话按人严格隔离。
4. 企业知识库：文档上传自动解析切分入库并归档原文，勾选即接入助手，附检索测试验证知识是否被检索到。
5. 工作流编排：可视化编排 12 类节点（意图解析/检索知识库/生成 SQL/SQL 安全检查/执行查询/生成图表/生成回答等），保存即生效。
6. 模型配置：内置 32 个大模型，按助手分配默认模型，可随时切换。
7. 用量统计：调用次数与 Token 消耗，7 天趋势图与助手排行，支持全公司/仅我的口径。
8. 操作审计：记录操作人、对象、动作与字段级变更差异，仅超管可见不可篡改。
9. 我的对话记录与环境自检：一键体检 8 个环节，输出可复制的自检报告。

独立完成全部前后端开发。亮点与难点：知识库回答带引用编号，便于核对依据；可视化工作流编排 12 类节点，保存即生效；32 个大模型统一适配、按助手分配；操作审计记录字段级改前改后差异；环境自检覆盖会话、数据隔离、模型链路、审计等 8 个环节。