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项目概述C语言实现四种排序算法（冒泡、选择、快速、插入），增加回调机制。编译为动态链接库（.so/.dll），由Python(tkinter)调用并显示排序动画。排序过程中，每次元素交换/移动都会触发回调，将数组快照传回界面，实时绘制条形图并高亮变化的元素。

数据规模：从70,000+封原始邮件中按业务规则智能筛选出7,000+封有效邮件，构建7,800+结构化事件、21,000+服装术语词条、10,000+节点知识图谱，覆盖1,100+服装款号；三模型微调数据2,000+条（SFT+DPO）。系统架构支持横向扩展，术语RAG/邮件事件RAG/知识图谱/

团队级OpenClaw工作空间管控平台支持用户、工作区、模型及运行时统一管理实现用户隔离运行时、多模型接入与一键部署适配Docker、K8s环境，便于企业级部署使用

智能文档解析-支持PDF、Word，自动提取文本和元数据实体识别NER-自动识别人物、组织、技术术语等实体知识图谱构建-基于Neo4j的可视化知识网络语义向量检索-ChromaDB+Sentence-BERT语义搜索RAG智能问答-结合知识图谱的AI问答系统交互式可视化-React+Cytoscap