Docker

这是一个基于对话的agent项目，可以实现多轮会话，上下文管理，工具调用等能力，并且可以作为日常助手使用，可以提问日常各种问题，它都能给到满意的答复。另外还可以通过扩展，实现对接三方服务和工具，非常容易使用。

1.该项目可以实现低代码平台工作流节点的编排。2.可以使用内置工具和Openapi规范的自定义工具。3.通过RAG实现了对平台知识库的索引与检索，提高的平台大模型的检索精度，降低了大模型的幻觉。

基于人工智能技术的教师专业能力评价系统，使用大模型对开放数据与多模态私有数据进行分析，构建精确的教师数字画像，提供智能评价与精准培训方案。基于Llama.cpp框架进行大模型微调，并集成RAG进行实时数据查询。

ljq_gsch是一个完整的股票数据采集、存储、分析和预测系统。系统通过BaostockAPI获取股票数据，存储到MySQL数据库，并提供API接口和机器学习预测功能。功能特性1.数据采集股票基本信息历史K线数据（日线、分钟线）财务数据（利润表、资产负债表等）指数成分股数据宏观经济数据2.数据存储M

1.开始创建：创建agent，开始机器人配置。agent可以对应理解为租户的概念，每个agent下的数据和管理是独立使用的。2.语义语料填充：创建实体、意图、问答、闲聊等语料。3.基础资源建设：设置必须的基础资源内容。4.会话流程配置：配置会话流程以实现多轮对话效果。5.BOT装配调试：将配置的语料

应急指挥系统|安全生产监管平台|政务/公共安全信息化|预案管理与演练系统|值班值守与事件上报|数据可视化与大屏事件上报与接报 支持Web/APP/短信多渠道上报，自动分类分级，智能去重值班值守管理 在线排班、交接班记录、在岗状态实时监控预案数字化管理 预案结构化存储，支持流程图编辑、一键启动、执行跟

具体功能模块：项目包含两大核心功能模块：流程化调解（提供标准化四步调解流程，涵盖纠纷事件梳理分析、民商事案由分析、调解方案起草及人民调解协议书起草）和自定义调解（支持AI对话式交互，用户可自由提问获取专业建议，并集成快速提示、文档参考与知识库功能）。项目主要描述：系统通过AI技术实现智能化司法调解辅

平台以审计业务全流程为核心，集成了数据采集、模型分析、风险预警、报告生成等模块。 • 自动接入财务、采购、运营等多源数据； • 利用统计分析、异常检测、规则引擎等模型实现自动化审计与风险识别； • 支持自定义审计模板、审计报告自动生成、智能提示与多角色协作审批； • 提供审计结果可视化与风险分级展示

本系统通过整合前沿技术与金融逻辑，旨在为投资者提供全方位、智能化、个性化的投资决策支持。其核心功能如下：多维度智能分析基本面分析：自动解析公司财报、评估盈利能力、成长性与财务健康状况。技术面分析：运用量化模型与图表识别，精准判断股票价格趋势、买卖信号与关键价位。宏观与行业分析：实时追踪宏观经济数据、