大肥鱼桌宠（随抬宠）作为我开发的安卓应用主要拥有5个模块：1聊天模式，点击悬浮桌宠后出现菜单，可以选择聊天模式，与ta进行聊天，聊天模式接入deepseek模型，用户可以根据需要调节她的语气等2更换状态，可以更改ta的待机动作3api，用户可以自行填入api让ta更智能4工作模式，可以辅助用户在手机

主要功能有：用户管理、服务管理、订单管理、会员管理、优惠券管理、支付管理、提现管理、消息管理、积分管理、轮换图管理、系统管理，小程序端，预约洗车下单、下车共接单

系统集成数据采集、数据清洗、主数据管理、业务流转、任务排期、状态追踪、批量操作、数据查询和可视化分析等模块。支持通过API实现不同系统之间的数据自动同步和字段补全，并结合AI对文本及业务数据进行分析、分类、判断和辅助决策。支持公开数据采集与清洗、Excel/CSV批量处理、异常数据检测、重复数据识别

通过显式机制实现了一个小型CodingAgentHarness，包括自主实现的agent主循环、可替换的LLM边界、工具分发、治理与护栏、审批恢复、轨迹存储以及反馈再注入。

现代车载系统正从“指令中心”向“意图中心”转变，具备主动理解和预判用户需求的能力。●多模态语音交互：支持免唤醒、连续指令、多音区识别（精准区分主副驾及后排乘客）以及方言识别。用户可通过自然对话控制导航、空调、多媒体等。●AI大模型上车：车载AIAgent（智能体）具备长上下文理解和自主决策能力，能

1.条款结构化提取：纯正则零外部API，自动解析平安/人保/太保/太平等40+款保险PDF，提取免赔额、赔付比例、等待期、免责、病种数、身故责任等5-9个维度，置信度最高98%。2.智能检索：三阶段混合检索——BM25关键词+分词、BGE语义向量、RRF融合+Cross-Encoder精排，支撑精确

系统主要包含金融文档解析、意图识别、关键词抽取、NL2SQL（自然语言转SQL）、大模型微调及推理服务等模块。基于金融业务数据构建SFT（监督微调）数据集，并使用LoRA（低秩适配）对大语言模型进行领域微调，使模型能够识别不同类型的金融问题并抽取核心查询条件。对于结构化数据查询场景，通过NL2SQL

产品围绕学习闭环提供五大功能模块：①账号与云同步：手机号注册登录，学习数据云端同步，支持多设备无缝使用；②目标与计划管理：创建学习目标（标题、截止日期、学习资料）后自动生成按周拆分的计划表，支持每日打卡、进度统计与一键重新生成；③错题本：录入错题后按“间隔复习”算法（错题阶段+到期时间）自动安排复习

1. 多场景对话：内置"电商售前、售后答疑、企业知识库"三大客服场景，一键切换，每个场景拥有独立的对话上下文，贴合不同接待口径​2. 流式AI回复：基于大模型实时生成回复，逐字流式渲染并带打字光标效果，交互体验接近真人对话​3. 对话历史持久化：按场景分别保存对话记录到本地，页面刷新不丢失，可随时回

1. 多场景对话：内置"电商售前、售后答疑、企业知识库"三大客服场景，一键切换，每个场景拥有独立的对话上下文，贴合不同接待口径​2. 流式AI回复：基于大模型实时生成回复，逐字流式渲染并带打字光标效果，交互体验接近真人对话​3. 对话历史持久化：按场景分别保存对话记录到本地，页面刷新不丢失，可随时回