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用户提问后，系统会先做意图识别，然后召回相关业务知识、表结构和字段语义，再生成SQL，执行查询。如果问题需要进一步分析，还会生成Python代码做统计分析或预测，最后生成Markdown/HTML报告和ECharts图表。

平台包含智能体市场、A2A协作引擎、创作者后台三大核心模块，支持智能体上传、标准化服务发布，可实现多智能体自动拆解任务、协同完成服务，还能提供全流程的协作状态追踪与交付管理。

具体功能模块本系统包含以下核心功能模块：可视化点选配置模块：用户通过鼠标点击网页元素，系统自动识别并提取对应的XPath或CSS选择器路径；采集任务管理模块：支持任务的创建、编辑、启动、停止、定时调度（如每天9点执行）及历史日志查看；分页与翻页规则配置模块：支持“下一页”按钮识别、URL递增模式、滚

具体功能模块本系统包含以下核心功能模块：招标文件智能解析模块：自动提取招标公告中的资格要求、技术参数、评分标准、废标条款等关键信息；标书知识库管理模块：统一存储并维护企业历史中标标书、资质文件、案例库、常用应答模板及产品白皮书；AI智能撰写与推荐模块：基于招标条目自动匹配知识库内容，生成技术方案、商

1.离线索引构建：基于Qwen3-Embedding-8b模型与多表征技术，完成考研知识数据向量化，搭建层级向量索引并分布式存储于ChromaDB向量数据库。2.智能检索优化：通过Ollama本地部署Qwen3-8b实现用户提问的语义理解与结构化转换，采用Adaptive-RAG动态调度BM25+向

1、可通过语音转文字或输入的方式填写基本诉求，ai分析基本诉求定位需申请的具体案由2、填写申请人、被申请人、代理人信息3、填写引导式立案调查表4、通过手机拍照或选择文件的方式提交证据材料5、申请书、送达地址确认书签字

“微信小助理”支持通过微信发送自然语言或图片触发不同业务Agent，包括记账、饮食识别、定时提醒、日报周报、买菜预算与问答等模块。后台Web端可查看账本明细、饮食统计、提醒计划、总结报告、模型用量和用户通道状态，并支持多用户数据隔离。

本项目搭建一套端到端的车辆与车牌智能检测识别系统，兼容市面主流蓝牌、绿牌、黄绿牌、单层黄牌及货车双层黄牌车牌、白牌，主要功能如下：1.车辆检测：实现对画面中车辆的目标检测功能，识别车辆位置2.车牌检测与识别：识别车牌位置并进行车牌检测，输出车牌识别结果

本项目是一套面向网络安全领域的违规托管智能识别系统，融合多源数据采集、沙箱化浏览器取证与多模态大模型推理能力，实现对互联网违规托管站点的自动化发现、分析与取证闭环。一、多源数据智能接入系统支持手动导入与自动同步双通道数据接入。用户可上传Excel/CSV批量提交待检主机；同时深度对接安全分析平台，基