Django

AIFriends是一个基于大语言模型的虚拟角色创作分享平台。用户可以创建任意多个虚拟女友/男友/朋友，自定义角色音色、性格、简介，并通过语音识别、语音合成、语音复刻等技术实现与虚拟人物的语音通话交流。本项目采用前后端分离架构，后端使用Django，前端使用Vue3，大模型框架采用LangChain

基于深度文档理解的企业级RAG（检索增强生成）引擎，旨在解决企业在落地AI知识库时面临的文档解析难、检索不准、AI幻觉等痛点。极致的智能文档解析能力不仅能提取文本，更能深度理解文档的原始版面结构。多格式与复杂文档支持：支持PDF（含扫描件）、Word、Excel、PPT、图片、网页、邮件等20多种格

1、集成短信验证码登录认证机制，支持手机号一键注册与身份核验，保障系统访问的安全性与用户身份的真实性，简化登录流程。2、支持按部门、岗位、职级等多维度对用户进行分类与分级管理，实现差异化的知识访问权限控制，满足企业组织架构管理需求。3、支持按业务领域对知识库进行工作流分类管理，提供基于大语言模型的智

主要就实现了rag检索优化以及嵌入器，和向量分词器的功能的整理，还有提示词工程，以及如何对你的文档进行切片，包括前端、后端的这个欧拉玛大模型的部署以及对接，还有运维部署

核心职责与产出：●版本管理与发布系统：独立设计并实现了智能体应用的版本控制机制，支持应用状态的快照、回滚及多版本并行管理。●私有化部署与数据隔离：负责团队空间的私有化适配工作，设计基于角色的访问控制，确保不同租户间的数据严格隔离。成功支持了多个私有化节点的交付。●应用分发与迁移工具：开发智能体应用的

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易

功能介绍本系统是基于Python+Django+MySQL开发的轻量级酒店管理系统，聚焦酒店日常运营核心场景，覆盖客房、订单、客户全流程管理，适配中小酒店/民宿的管理需求，操作简单、功能实用。?核心功能模块1.客房管理支持客房信息全生命周期管理：新增、编辑、删除、查询客房信息（房型、价格、面积、设施

1. 智能问答模块：用户通过网页或APP发起咨询，系统自动理解意图，从企业知识库中检索相关信息，生成精准、结构化的回答。支持多轮对话和上下文记忆，能处理复杂问题。​2. 知识库管理模块：支持批量导入PDF、Word、Markdown等格式文档，自动进行文本分块、向量化和索引构建。管理员可对知识库进行

1、项目有哪些具体功能模块项目核心包含5个具体功能模块，各模块协同支撑公文智能生成全流程，分别为：一是任务规划与需求解析模块，核心负责接收用户输入的撰写需求，拆解任务要点、匹配对应公文类型及部门规范；二是大模型调用与Prompt优化模块，对接大模型接口，通过定制化Prompt策略实现内容智能生成，同

项目模块：合同比对、合同起稿、合同审查、合同查重等等合同比对：比对两份合同的差异点合同起稿：全自动化起稿合同合同审查：全自动审查合同条款风险点合同查重：全自动化审查合同的相同点，便于通过投标

项目功能：发件邮箱模块，收件邮箱模块，看数据模块发件邮箱模块：自动智能发件发件邮箱模块：自动智能收件，把未读邮件汇总在一起看数据模块：包含了客户访问数据、位置数据、邮件送达率数据看表等

系统面向多场景视频安防与运营管理，提供“数据采集-智能分析-告警处置-运营复盘”一体化能力。系统支持多品牌摄像头统一接入与设备状态监测，基于AI算法实现入侵、越界、车辆、人员聚集、烟火、未佩戴安全装备等事件的实时识别与分级告警。告警可通过平台弹窗、短信、邮件等多渠道触达，并联动工单派发、处置记录、超

1. 基于Python+Django构建后端服务，提供稳定RESTfulAPI接口​2. 使用Vue开发前端交互页面，支持AI回答流式逐字输出​3. 接入大模型与VLM视觉模型，支持文本对话、图片理解能力​4. 实现对话历史记录、会话管理、用户交互优化​5. 使用Docker容器化打包，支持Linu

研究发现，长期适量饮用咖啡与以下风险降低有关：2型糖尿病帕金森病阿尔茨海默病肝硬化和脂肪肝某些心血管疾病（适量情况下）3️⃣抗氧化作用咖啡富含多酚类抗氧化物，对抗自由基。4️⃣促进代谢有轻微提高基础代谢率的作用（对减脂有辅助，但不是神药）。

**功能描述**：-可以启动系统Word对模板进行编辑-对模板中需要替换的定位符进行编辑-定位符`{{xxx}}`可以替换为`data\XX公司\基本信息.json`中的映射信息-模板中的图片可以关联到`data\XX公司\photos\`中文件夹内的图片**占位符映射规则**：-文本占位符：`{{

1.支持知识库管理，文档切片向量化操作2.智能体配置，支持mcptools工具调用3.企业级rbac权限管理4.大模型统一管理接入5.对话框方便三方嵌入集成

为解决行业报告获取效率低、数据分散的痛点，独立设计并开发了「洞见研报」数据服务平台。平台核心为分布式爬虫集群+后端数据服务+前端展示的全栈架构，实现了全网行业报告、券商研报、白皮书等数据的自动抓取、清洗、结构化存储与检索服务，服务于金融、电商、咨询等领域的数据分析用户。

解决的核心问题-人力配置缺口：中小企业及创业团队难以配齐代码开发、专业测试、风险分析等全栈角色，核心人员身兼数职，效率低下。-跨角色协同断层：传统模式中，开发、测试、文档撰写等角色信息不同步，易出现需求偏差、任务衔接滞后，增加沟通成本。-标准化交付不足：非专业角色完成专项任务（如测试用例、风险报告）

依托现有传统监控工具，集成大语言模型技术模块，构建数据采集-智能分析-自动决策-告警推送的闭环流程，替代传统人工监控的手动巡检、人工排查模式，达成监控系统的智能化迭代。

1、数据管理：导入/导出数据、预处理2、标签/任务配置：标签类型、标注界面配置3、标注任务管理：任务管理、进度跟踪、审核质控4、模型辅助标注：预标注、主动学习、模型集成5、分析与报表：标签统计、可视化、报表导出6、扩展与集成：API/SDK、云存储、Docker部署