postgres

核心功能：从Gmail、Slack、WhatsApp、iMessage、Photos等多种数据源摄取非结构化事件，规范化为统一记忆模式，提供跨模态检索与加权排序，让AIAgent拥有可查询的个人记忆层。技术栈：TypeScript/Node.js（NestJS后端、React前端）、PostgreS

主导平台总体架构设计与技术演进，实现API、设备接入、异步处理与定时任务的独立部署和弹性扩展。设计Profile驱动的设备能力模型，将协议、命令、报警功能配置化；规划MQTT→消息流→Worker→数据库的可靠链路，完善幂等、重试、可重放与故障诊断机制。设计统一开放接口与接入适配层，支撑第三方平台、

本项目主要功能模块包括：1）知识库与文档管理：多格式解析与OCR、四种切块策略及LLM自动推荐；2）混合检索与精排：查询改写、向量与全文双路召回、RRF融合、Reranker精排；3）对话问答：带引用溯源的回答，置信度门控在低分时强制拒答，避免乱编；4）AgenticRAG：七个按权限授权、全链路审

1.统一记录：集中管理任务、日程、笔记、链接和资料，支持搜索、主题、标签及归档，减少跨工具切换。2.AI辅助整理：识别输入类型，提取时间和标签，生成摘要与结构化内容；支持个人AI密钥和调用额度管理，实际效果依赖所配置模型。3.多视图：列表、任务看板、日历及报告视图，支持事项状态、时间冲突提示和周期总

板块一：物联网实时告警接入、板块二：气象API接入、板块三：SCADA/PMU数据接入、板块四：故障推理模块、板块五：工具层、板块六：输出先将二进制/JSON告警报文录入并解析为线路ID、跳闸时间、保护动作信号等结构化字段。主要功能体现在工具层上，共分为5.1图数据库拓扑查询、5.2时序数据库历史波

1.知识库文件入库，支持多文件发送，系统自动解析内容并建立索引，支持格式：PDF、Word、Excel、PPT、图片、文本文件、MD文件、代码等；2.智能搜索，支持自然语言输入，结果经大模型精确过滤，以微信卡片展示，点击查看/下载/转发，知识库给出的答案列表可以点击在线查看，并可转发、发给微信、发给

系统包含30余个业务模块、1000+接口，核心功能如下：1.货运管理（FMS）：海运/空运/铁路（整箱、拼箱）订单全流程管理，涵盖委托接单、订舱、补料、提单（BL）制作与放单、集装箱管理、报关、拖车调度、货物轨迹跟踪；2.费用结算（Settlement）：应收应付（ArAp）管理、账单生成与对账、付

统一AI对话：会话管理、流式输出、本地模型切换；可挂载知识库做RAG问答与引用溯源；支持工具调用与本地文件访问（读/写/搜索，路径沙箱与审批）。可视化工作流：类Dify画布，含LLM、知识检索、条件、变量、代码、HTTP等节点，支持运行高亮、执行日志与单节点调试。知识库：文档上传、分块索引、向量检索

具体功能模块：1.智能对话：流式打字机输出（类DeepSeek体验）、思考过程折叠展示、引用来源侧边栏、多轮上下文记忆与代指消解；2.知识库RAG：文档上传（PDF/Markdown，图文混排）自动切片、bge-m3向量化入库pgvector、bge-reranker重排，回答自动标注引用片段可溯源

项目包含七大功能模块：①类人对话——回复时机决策器判断“立即回复/继续倾听/主动轻推”三种时机，回复拆成多个气泡、带思考延迟的拟人化节奏；②长期记忆——分层记忆架构，对话事实自动沉淀入库（定期触发LLM滚动摘要、签名去重），并有“突然想起你”式记忆回调；③多会话管理——PostgreSQL存储的Ch

Morphz是自主研发的开源AIAgentRuntime，面向需要持续交互、并发执行和可追溯状态的智能体应用。区别于仅拼接聊天记录的实现，Morphz将结构化上下文作为模型的认知工作空间，由Rust运行时负责状态提交、线程调度、工具执行和权限校验。核心功能：1.目标与多线程调度：一个Agent可推进

系统分为平台运营后台和租户控制台。平台端提供渠道配置与测试、模型发现和绑定、模型目录与生命周期管理、路由配置、租户与套餐管理、成本定价、调价审批及审计日志；租户端提供模型广场、工作空间与成员管理、API密钥及Playground流式试用。模型请求经过权限、可见范围和额度校验后转发至可用渠道，并记录用

系统基于NewAPI和Sub2API等开源项目进行部署与集成，提供AI模型接口统一接入与管理能力。主要功能包括：1.API统一接入：通过统一接口地址访问已配置的AI模型服务，减少应用端重复配置。2.模型渠道管理：支持配置不同上游模型渠道，维护对应接口参数及模型信息。3.API密钥管理：通过管理后台配

包含图片上传模块、图像预处理模块、模型推理识别模块、结果输出与可视化模块。支持上传本地图片，自动完成图片尺寸归一化、降噪处理，调用训练好的深度学习模型进行类别预测，输出识别标签与置信概率，并展示可视化的识别结果

主要包含学生，老师，同学的整体课堂。同学可以根据学生一起回答老师的问题，老师可以提出问题给学生，学生会根据老师提出的问题，然后对应的反问，同时学生也可以根据不同的场景提出不同的问题。设置不同的科目。根据学生的错题，系统会根据学生的题目进行靶向训练，提高学生的成绩。

聚合100+上游大模型与多模态服务商，提供智能路由、实时计量与多租户隔离;多租户与配额风控体系，构建Token多租户维度配额校验、频道级资源访问控制、团队层级与配额分配；支撑高并发实时计量、配额管控与账单结算。

**项目定位：**面向个人开发者与小型团队的大模型接入及管理平台，解决多渠道配置分散、模型调用接口不统一、使用成本难追踪等问题。用户可注册账户，配置自己的上游渠道和网关密钥，通过OpenAI兼容接口调用模型，并在可视化控制台查看用量与成本。**核心功能：**支持渠道管理、模型映射、密钥管理、流式响应

知家（zija）是面向单个家庭、多位成员的私有化物料与库存系统。一套部署只服务一个家庭，数据留在自有机器上。核心解决两件事：还剩多少，以及哪些批次快过期。物品说明「是什么」，批次是某次购入或某件资产，库存位记录放在哪、有多少；数量变化记成不可改流水，可追溯。日常还包括成员邀请、树形位置、临期与低库存

项目包含八字排盘、塔罗抽牌、西方星盘和AI个性化报告等模块。八字工具支持公历与农历输入、出生时间及时区设置，并展示命盘、五行等信息；塔罗工具提供多种牌阵、78张牌及正逆位解读；西方星盘支持出生日期、时间和地点输入，呈现行星、宫位与相位信息。平台提供年度主题及命盘深度解读报告入口，以PDF形式组织内容

核心功能：原理卡片知识库与混合检索问答（回答带引用、可溯源）；基于SM-2/FSRS/BKT的复习调度，按遗忘曲线安排复现；BKT知识追踪为每位用户建模掌握度，动态生成自适应学习路径；配套数据看板呈现进展与薄弱点。