Flask

功能模块主要有：今日推荐、RSS源管理、兴趣方向设置、知识库、文章详情（摘要/深读/讨论）、语音播报、定向搜索、钉钉推送。核心功能是——按你配置的RSS源定时或手动抓取技术文章，结合学习方向做AI摘要与评分，首页给出当日值得看的推荐。高价值内容可入库检索，详情页支持深读分析、多轮追问和语音收听，也可

项目基于Python+FastAPI开发，包含数据拉取、清洗转换、数据库存储、接口服务、日志记录五大模块。定时抓取灾害原始数据，完成解析、过滤与结构化处理，存入PostgreSQL；对外提供REST接口，支持按时间、区域查询灾害信息，配套接口鉴权、请求日志记录，可对接GIS平台做可视化展示，支持异常

系统主要包含以下功能：缺陷图像数据处理对工业图像进行整理、筛选和人工标注，构建目标检测训练数据集，并完成训练集、验证集划分。YOLOv11模型训练基于少量已标注缺陷图像训练YOLOv11模型，通过数据增强、训练参数调整等方式提升小样本条件下的缺陷识别能力。工业图像自动检测将训练后的模型部署到后端服务

系统包含线索采集、字段清洗、去重入库、标签分类、自动分配销售、企微消息提醒、跟进状态同步、日报周报导出、Webhook回调、接口日志与失败重试等模块，可减少重复录入和遗漏跟进。

项目核心为三段式流水线：语音转写→AI审稿→Word导出。语音转写模块对接阿里云DashScope，支持说话人分离，自动标注每位发言人。AI审稿模块基于自研四级权限框架——L1自动删除24类语气词与口吃重复、L2根据12行业术语映射表修正专业词汇、L3最小补全残缺语句、L4保护数字/简称/领导语气不

项目支持FAQ条目整理、问题分类、来源资料盘点、答案覆盖度检查、测试问题验证、升级规则设计和问答结果预览。系统可展示知识来源、问题分类、答案状态、人工复核队列和交付说明，适合扩展为企业内部知识库、客服问答助手、Dify/FastGPT知识库或轻量Web问答系统。

1.RAG知识库问答：企业文档向量化存储，精准上下文检索，回答准确率94%+2.多模型切换：支持OpenAI/文心一言/通义千问等主流大模型3.流式对话：WebSocket实时通信，首字延迟

系统支持企业文档上传、文本自动切分、向量存储与语义检索，结合大模型实现自然语言问答。用户可通过自然语言提问获取文档内的精准信息，支持多轮对话、上下文记忆，大幅提升企业内部知识查询效率。