Docker

功能模块1.实时数据采集模块：基于屏幕视觉识别（OCR+图像处理），在不依赖任何外部接口的前提下获取行情与指标数据2.指标解析模块：自动标定坐标轴刻度、识别指标窗口与自定义阈值线，内置抗误读校验（去重、迭代拟合、量程校验）3.风控规则引擎：多条件组合判定+状态机，支持交易时段、持仓跟踪、单日限额、多

智能对话：支持员工通过自然语言描述IT问题，并进行多轮上下文交流。私有知识库问答：支持PDF、Markdown和TXT文档上传、解析、分块、向量化和检索。混合检索：结合语义向量检索和BM25关键词检索，提高专业术语和业务问题的召回效果。知识来源引用：回答携带文档标题和片段来源，降低大模型幻觉。Age

本项目主要具备以下功能模块：一、材料采集与异步上传：督导员可分次上传教案照片、课堂照片、课堂视频、课堂音频，支持现场拍摄、相册多选、单页删除，按需填写课型、任课教师与课程名称；上传后返回案例编号并在后台排队诊断，督导员无需等待即可继续上传下一节课。二、多模态自动诊断：系统按教学设计、教学实施、教学效

系统提供PDF和图片工程图上传、视图自动检测、OCR文字识别、尺寸与公差解析、尺寸视图归属、自动排序编号、图纸标注及FAIExcel报告生成等功能；同时支持任务查询、结果预览、人工修订、重新绘图、版本记录、反馈审核和训练数据集导出。

智能文档检索与问答（RAG）：支持多格式文档上传、解析清洗、切片与向量化入库。用户通过自然语言提问，系统基于向量数据库召回相关上下文，结合大模型生成精准回答。Agent流程与工具调用：面向运维场景，Agent可自主分析用户意图，调用系统工具（如生成磁盘清理、日志分析脚本）完成长程任务。私有化模型调度

内容创作：润色文章、调整表达风格、生成标题及内容提纲。文档整理：提取长文本摘要、关键事项及待办任务。日常办公：根据工作记录整理周报、会议纪要和邮件草稿。开发辅助：解释接口文档、转换JSON格式、整理测试用例。个人效率工具：保存常用助手配置，复用提示词与历史会话，减少重复操作。

平台以AI智能体为核心，支持单智能体、工作流、多智能体三种形态，已落地能耗预测、智能照明调优建议、文档摘要助手等智能体。能耗预测智能体：自动拉取历史用电数据，经代码节点压缩清洗后交由大模型建模，输出未来一个月逐日能耗预测、置信度、关键假设与风险提示，辅助能源计划复核。智能照明调优建议智能体：通过可视

一个面向企业与个人用户的AI服务网关，主要功能：①智能问答——可接入私有知识库，回答附来源溯源；②AI助手——能自主拆解任务、调用工具，完成多步执行；③生活服务——天气查询、路线规划、周边美食景点推荐；④会员计费——注册订阅、按用量扣费、交易流水可查；⑤数据后台——用户/订单/缓存/监控一站式管理。

功能介绍：面对商业客户端（tob）和个人客户（toc）的付费客户，我们做了以下几个核心板块：1.基于ECS的DNS缓存板块，客户可根据自己的业务需要持续温热缓存内的所有相关业务域名，保持业务持续稳定快速2.对于高保障用户的专属通道已经做到包括：缓存、转发路径、host命名、日志层面彻底隔离3.面向i

云协办公（企业OA办公系统）**功能介绍：**面向企业员工和管理人员的一体化办公系统，将审批、考勤、通知、文件和权限管理等工作转移到线上，提高企业协作和管理效率。**具体功能模块：**-用户、部门及组织架构管理-角色、菜单和数据权限管理-请假、报销等审批流程-多级审批、会签和转审-审批流程动态配置-

基于向量检索+混合检索（Dense+BM25）+LangGraph工作流的企业知识库与业务问答平台。支持文档入库、混合检索、多意图路由、商品合规评估、QA沉淀、多工作流入工审批、千人级并发部署、成本与SLA监控。

redis匹配重复问题，mysql匹配高频问题，设计缓存降级处理，支持向量知识库检索，用户对话补全重写，BM25+向量混合检索，重排序，完善的提示词设计放幻觉，支持SSE流式输出，用户界面点赞点踩回写badcase

?对话式问数：多轮会话，支持澄清反问、下钻、上卷、同比/环比/目标对比。?多模型接入：仅OpenAI兼容协议，预设DeepSeek/Kimi/通义/智谱/混元/OpenAI/硅基流动/Ollama，可开启多模型投票。?LQP中间表示：模型只产出LogicQueryPlanJSON，由后端确定性编译为

1、核心Agent引擎：基于asyncio的流式"思考—工具调用—结果反馈"循环，支持thinking、并行工具调用、错误重试与超长上下文自动压缩（auto-compact），保证长任务下的稳定运行。2、完整工具集：提供ReadFile/WriteFile/EditFile/Glob/Grep/Ba

日常就是三件事挤在一起：批量出招聘图和短视频，组一篇能发的笔记，再给模特脸换妆换装统一形象。工作台对应这三块：文生图/图生图/加字/图生视频，素材库选图加AI文案生成小红书笔记，妆造台按参考图或一句话出妆造。桌面端再同步自己账号下的笔记，并拉一级评论用户，给招聘跟进用。日常就是三件事挤在一起：批量出

系统围绕"评、学、督、规、研、管"六大能力构建，核心功能模块包括：数据接入：成绩单Excel上传（自动字段映射/校验）、演示数据、OULAD公开数据导入；智能预测分析：基于历史学期序列预测下一学期GPA，支持Transformer/LSTM/GRU多模型、域适应微调与置信度/可靠性估计，产出分学期误

AI编程辅助：作为内置在自研开发环境中的专属编程智能体，通过自然语言帮助开发者完成代码编写、调试与编译，编写效率提升40%+。MCP工具链调用：将Compiler/VM/Transpiler底层能力封装为标准MCPTools，落地"自然语言->Agent决策->MCP工具调用->源码生成->自动编译

实时流式通道产出的数据结构与批处理语义一致，可统一纳入历史检索与洞察分析，实现全场景数据统一管理。该平台已在消费级GPU上验证近实时处理可行性，为医疗质量控制、合规审计和随访数据资产化管理提供了可积累、可回溯、可重复挖掘的一体化技术底座。

系统提供AI图片生成、视频生成、生成任务提交、任务状态查看及结果管理等基础功能，并通过统一工作台对底层生成服务进行封装。支持本地化部署和浏览器访问，可根据实际使用需求进行接口配置和功能扩展。同时针对非技术用户优化启动和部署流程，使用户无需直接操作复杂的命令行环境即可使用主要功能。

提供主播素材管理、任务队列、参考视频分析、风格配方、脚本与导演规划、Agnes视频生成、IndexTTS分段配音、HeyGem或Duix口型同步、候选质检、最终复核、包装与多平台发布计划。只读看板从真实运行目录汇总任务和产物，发布步骤必须显式批准。