Spark

平台面向企业财务部门，提供三大核心能力：1)报销单智能审核：上传报销单，Agent自动抽取关键字段，结合费用规则引擎判断合规性并给出审核意见；2)财务数据问答：自然语言提问（如"本月差旅费超支情况"），自动生成查询并返回结构化结果；3)对账异常分析：自动比对多账套数据，识别差异并生成异常清单。

支持微信支付宝账单上传解析，可手动计收入支出与赊账，日历视图按日期查看每日营收，支出页记录进货渠道、品类和数量，自动核算总成本与总支出，底部多快捷入口切换收入、支出、店铺成本等界面

系统包含以下核心功能：1）文档处理：支持PDF、Word、Markdown、TXT等多种格式文档上传，自动解析文本内容，支持表格和图片提取；2）文本分块：基于语义和长度的智能分块算法，支持自定义分块大小和重叠，保证上下文完整性；3）向量化存储：支持Milvus和FAISS两种向量数据库，可灵活切换，

系统包含以下核心功能：1）ReAct推理循环：基于Reasoning+Acting模式，实现Agent的思考、行动、观察循环，支持复杂任务的自动推理和执行；2）工具调用系统：支持自定义工具注册和调用，包括网络搜索、代码执行、文件操作、API调用等多种工具类型；3）记忆管理：支持短期记忆和长期记忆，基

系统包含以下核心功能：1）多Agent编排：基于LangGraph构建有向图工作流，支持研究Agent、编码Agent、测试Agent、文档Agent等多角色协作，可自定义Agent数量和职责；2）多框架集成：集成LangGraph、AutoGen、CrewAI三大主流多智能体框架，支持灵活切换和混

项目包含标讯数据聚合、AI商机智能推送、多条件项目筛查、项目风险识别、标书AI辅助生成、项目收藏跟踪六大核心模块。系统每日汇聚海量招投标公告数据，支持自定义行业、地区关键词订阅；AI根据企业业务范围做商机匹配推送，过滤无效项目；对招标项目做风险要点解析；提供标书文本辅助撰写能力；支持项目收藏跟踪，全

本系统包含以下核心功能模块：1.智能文档处理模块：支持OCR识别、文档自动分类、合同关键信息提取，可自动解析PDF、Word、图片等多种格式文件；2.智能审批流转模块：基于AI算法实现审批流程智能路由，根据申请内容自动匹配审批人，支持多级审批和条件分支；3.数据报表生成模块：自动采集业务数据，通过A

主要功能模块：自然语言查询与智能体任务：用户通过自然语言输入分析需求（如“缺失展示量分析”），系统自动拆解为数据查询与推理步骤。持久化记忆与会话管理：支持跨会话的上下文保持，实现中断后续问，以及基于历史偏好优化新任务响应。可信度增强面板：以“详情天图”等形式可视化LLM推理链路与数据来源，大幅降低分

投诉文本语义理解模块：负责对用户投诉文本进行意图识别、情感分析、关键信息抽取，生成结构化的投诉画像。动态三参照点评估模块：基于用户心理预期、企业服务标准、合规成本约束三个维度，动态评估投诉的严重等级与用户诉求强度。多智能体协同决策模块：由客服Agent、合规Agent、成本Agent、用户关系Age

基于AIAgent技术的"会计师事务所专业审核能力数字化",为企业提供逐笔合规审核+财务风险诊断服务。在做一个会计所版的AI审核团队。

整个项目涉及到大量的web网站和微信小程序，主要面向服务商和广告主这两部分关键人群，用于广告运营行业人才培养以及全域运营推广引流。依靠大数据分析作为两方面的有力根基

基于SAPFICO/PAPM财务模块，依托HANA高性能数据库，使用Eclipse开发ETL抽取程序，实现各业务系统财务数据自动抽取、清洗转换、分层建模；完成费用归集、部门/产品线成本自动分摊、营收利润核算、现金流统计、管理报表自动出数，支撑公司月度季度经营财务分析，替代线下Excel手工统计台账

商品信息获取：对接多平台数据源，自动抓取商品名称、规格、价格、库存等核心信息，实现多渠道数据统一汇聚。数据清洗：对采集到的原始数据进行去重、格式标准化、异常值过滤等处理，确保数据准确性与一致性，为后续比价分析提供高质量数据基础。价格定时更新：基于定时任务机制，按设定频率自动刷新各平台商品价格，保障比

1.模块：ｌｌｍ服务动作化，可调用来自任何来源的ｌｌｍ、流式录音与活动音区检查、ａｓｒ引擎、ｔｔｓ引擎、调用服务的ｍｃｐ封装（其中的ｃｖ相关检测对比后处理，等内容也是我的工作成品）、同态文件路径树（自动生成别名）以及状态枚举＋聚焦机制　2.所有模块间构成的总系统采取，事件驱动＋异步并行，达到了极高的

本平台包含四大核心功能模块：数字孪生仿真：通过前端技术构建设备3D模型，实时映射设备运行状态，支持3D视图切换与AI训练。AIGC知识库与智能建模：基于AI技术生成设备故障知识库，支持一键生成与优化AI诊断模型。故障诊断与预警：结合设备运行数据与AI算法，实现故障实时诊断与提前预警，支持多渠道告警推

1.知识中心、概念配置、关系配置、多数据源抽取、图谱探索、知识图谱血缘可视化。2.知识融合，融合多源异构知识，通过策略优化提升知识的一致性、准确性和可用性；知识推理，利用逻辑推理技术挖掘知识间的潜在关联，增强系统的语义理解和智能决策能力。3.RAG知识智能问答，构建基于大语言模型（LLM）与知识图谱

1.本方案是对政府公共安全领域，主要用于对案件侦办布控预警 2.用到的技术：Springcloud微服务，Vue、Nginx、kafka、ZooKeeper、ElasticSearch、Redis、Flume、Hadoop、Spark，数据库MySQL，CarbonData，MongoDB