系统包含文档上传与解析、知识库分类管理、向量检索、RAG智能问答、多轮对话、引用来源展示、后台权限管理、问答日志、常见问题沉淀和办公自动化任务触发等模块。用户可以上传PDF、Word、Markdown等资料，系统自动抽取文本并建立索引；提问时返回结构化答案并标注参考来源；管理员可维护知识库、查看使用

一、智能拍摄引导姿态与表情引导：通过屏幕动画和语音提示，指导用户调整坐姿、肩膀、头部角度、眼睛看镜头、闭嘴微笑等。人脸关键点检测：实时检测双眼、鼻子、嘴巴位置，提示“请直视镜头”“肩膀放平”。自动抓拍：当用户姿态、表情均符合标准后自动拍摄，无需按按钮。多轮重拍：拍摄后展示预览，用户不满意可立即重拍（

功能包含知识库资料展示与分类、客服问答界面、基于业务资料的回答模拟、回答来源引用展示、人工移交流程提示、自动回答率、人工移交、平均响应时间等运营指标展示。可扩展为企业内部制度问答、售后政策问答、产品文档助手，也可接入企业微信、飞书或钉钉通知。

1、项目具体功能模块包括：企业信息对话采集模块、大模型检查项推理匹配模块、现场审核打分模块、不达标项智能分析模块、大模型审核报告生成模块、历史审核记录查询模块、H5移动端适配模块。2、主要功能描述：用户通过H5页面以自然语言描述企业类型、生产规模、设备配置等信息，大模型自动推理并生成个性化检查清单，

1. 核心AIAgent引擎模块：内置原生多轮对话、用户意图精准识别、长上下文记忆、复杂任务自主拆解与执行能力，兼容GPT、GLM、通义千问、Llama等国内外主流大模型底座，支持一键切换与灵活适配，满足AI应用开发者的模型选型需求。​2. RAG检索增强生成模块：集成轻量化向量数据库，支持行业专属

系统技术架构分为三层数据采集层，主要采用Sokect/NettyClient/MqttClient+datax/ftpclient/flume实时和离线数据采集相结合的技术路线，通过MSS完成对各信号子系统实时和历史数据的采集。数据平台层，采用典型的Ladmda架构，通过Hadoop技术生态圈相关技

1、识别算法模型管理，模型配置，模型参数管理2、视频拉流，直连或者对接海康和大华平台3、工人作业流程配置4、识别结果上报，实时提醒、结果推送5、国产化数据库适配

会议流程管理与状态全生命周期控制订单支付系统（余额支付、第三方支付集成）WebSocket实时转写与翻译服务星火大模型接入与智能翻译用户权益管理与余额系统

1.LLM的使用一般需要调用api，一款成熟的LLM客户端应该支持多提供商配置，mcp和skill管理，agent和prompt，RAG等相关系统，另外，对于LLM生成的内容，应该具有实时渲染能力，比如html，mermaid，markdown等的渲染2.pdf交互方面，应该实现选区引用提问，引用高

支持模特换装、换脸、场景切换、动作切换，以及文生图、图文生图、模特+服装+场景视频生成，服务服装商家内容生产场景。设计并实现并行生成/批量抽卡机制，可同时输出多组模特图与首图方案，提升客户选图与出图效率。将多模型能力封装为服装垂直场景可直接使用的产品流程，提升AI在电商视觉设计场景中的落地效率。