LLM

本项目以 “静态知识活化 + 动态交互赋能” 为核心，构建 “多模态知识库 + LLM 智能引擎 + 高拟真实时数字人” 三位一体的服务体系。通过将结构化（如产品手册、课程大纲、景区导览数据）与非结构化（如语音问答记录、视频教学片段、游客反馈文本）知识资源整合为标准化知识库，依托 LLM（大语言模型）实现知识的深度理解、精准检索与逻辑生成，最终通过实时数字人载体，将抽象知识转化为拟人化、场景化的交互服务，解决传统知识服务中 “响应不及时、交互不自然、场景适配弱” 的痛点，可广泛应用于商业服务、文旅体验、教育教学等领域，实现 “知识触达更高效、用户体验更沉浸、服务价值更多元” 的目标。

该项目引入了基于新颖的TextGAN-D 框架构建的深度研究代理 (DRA)。 TextGAN-D重新概念化了生成对抗网络 (GAN)，以状态管理为核心，并以代理对话为对抗机制。它将软件工程的稳健性（例如，单一事实来源、不可变日志）与 GAN 固有的动态演化能力相结合。这种融合创造了一个高度通用且强大的智能生成系统，该系统能够从自身历史中学习，并通过结构化的对抗过程进行自我改进。本文提出的深度研究代理正是利用了 TextGAN-D 的这些固有特性，实现了卓越的知识发现、信息合成和自我优化能力。

一、软件面向的行业和业务场景（25%） 本项目面向工业园区、化工厂、仓储物流中心等对安全监控有较高要求的行业，旨在构建一套基于视频流的异常检测与多渠道报警系统。用户可在系统中部署多个实时视频流，并结合自定义电子围栏，对围栏内的人员倒地、物品倾倒、入侵等异常行为进行自动识别。一旦识别为异常事件，系统将通过钉钉、微信、短信、邮件等方式实时推送报警信息至预设联系人，提升应急响应效率，适用于安全值守自动化改造、无人值守区域监管和巡检优化场景。 二、项目功能模块与用户功能实现（50%） 本系统从用户角度划分，包含以下主要功能模块： 1. 视频流接入与管理 支持接入 RTSP、RTMP、第三方平台等多种视频流； 前端提供视频源列表和流添加页面； 用户可管理视频流基本信息，并通过页面直接预览视频。 2. 电子围栏配置 用户可在视频画面中划定电子围栏区域； 每个围栏与视频源绑定，可设定检测频率和阈值； 用于限定监控范围，聚焦关注区域。 3. 异常检测与AI智能判别 系统定时从视频流抓取画面，结合围栏区域，识别是否存在剧烈变化； 变化区域将通过图像分析和多模态大模型接口（如 qwen_ai.py）判断是否为真正异常，如倒地、异常入侵等； AI模块输出判别结果并参与报警内容生成。 4. 报警配置与推送 用户可配置报警联系人、分组、报警渠道（钉钉、微信、邮件、短信）； 可自定义报警模板，模板变量由系统实时填充（异常类型、时间、位置等）； 报警消息通过多种通道自动发送，确保及时送达。 5. 联系人与绑定管理 可添加联系人信息（姓名、手机号、邮箱、微信等）； 视频流与联系人支持双向绑定，实现多流→多人的灵活告警分配。 6. 缩略图与视频回看（可扩展） 支持展示视频缩略图，方便概览； 可扩展为点击缩略图跳转历史回放或异常记录（当前版本为实时告警）。 三、技术选型与架构特点（25%） 技术选型： 前端：基于 Vue3 + Element-Plus 构建，组件式开发，页面简洁、响应迅速； 后端：使用 Flask 构建 RESTful API，结合 Python 多线程实现视频流异步监控； 视频处理：使用 OpenCV 实现图像变化检测，封装为自定义线程； AI 模块：调用多模态 API（如阿里通义千问）对图像+文本进行语义识别判断； 存储方式：系统采用 JSON 文件管理报警配置、联系人、流信息等，便于快速部署与修改。 架构特点： 模块化设计：各功能组件解耦，如报警模块、视频模块、AI模块独立运行、独立测试； 高扩展性：支持快速替换推送渠道、AI接口或前端展示模块； 跨平台兼容：ZLMediaKit 支持多平台部署，前端后端可独立运行于不同服务器；

面向用户与核心价值 目标用户： 海外华人及东方文化爱好者 个人成长探索者（职业决策/情感咨询） 企业管理者（战略决策辅助） 解决问题： 打破语言文化壁垒，提供英文易经解卦服务 解决传统解卦依赖人工、响应慢、费用高痛点 避免劣质AI的机械解读，提供文化深度+科学指引 技术护城河： 自研《周易》知识图谱（10万+历史案例训练） 动态卦象生成引擎（梅花易数+六爻双算法） DeepSeek大模型+专家审核双保险机制 传统方案缺陷 本方案突破 用户收益 人工解卦预约制（3天+） 7×24秒级AI响应 即时获取人生关键指引 单一卦象文字解读 RAG增强多模态分析（卦象+用户画像） 个性化行动建议 文化隔阂严重 双语解卦（中英）+ 跨文化案例库 西方用户零门槛理解易经智慧 付费模式僵化 Stripe订阅制+积分兑换双模型 灵活选择服务深度 核心模块： 交互层：Vue3 + WebGL卦象可视化 服务层：SpringBoot微服务（Java17） AI层：DeepSeek-R1 + 自研提示词工程 数据层：PostgreSQL（用户数据）+ Redis（实时订阅状态） 交付形态： Web应用（PWA支持） Telegram/WhatsApp机器人接入 企业API服务（日限免100次调用）

该模型为原DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B蒸馏模型转换后的ONNX模型，该模型支持OP14及OP14以上ONNX框架进行部署，可用于适配到不同端侧硬件平台例如：Qualcomm，Atlas，CNStream等，该模型，最大生成长度被设置为32,768个令牌。对于需要采样的基准测试，使用0.6的温度值、0.95的top-p值，并且每条查询生成64个响应来估计pass@1，如需要模型源码文件及部署推理代码请联系我！

deepseek4j 是面向 DeepSeek 推出的 Java 开发 SDK，支持 DeepSeek R1 和 V3 全系列模型。提供对话推理、函数调用、JSON结构化输出、以及基于 OpenAI 兼容 API 协议的嵌入向量生成能力。通过 Spring Boot Starter 模块，开发者可以快速为 Spring Boot 2.x/3.x 以及 Solon 等主流 Java Web 框架集成 AI 能力，提供开箱即用的配置体系、自动装配的客户端实例，以及便捷的流式响应支持。

- 智能问答 ：基于大语言模型的智能问答系统，可以理解复杂问题并给出准确回答 - 文档管理 ：支持多种格式文档的上传、管理和检索 - 知识工作区 ：按业务领域或项目组织知识，便于分类管理 - 多模态交互 ：支持文本、语音输入和文本转语音输出 - 权限管理 ：细粒度的用户权限控制，保障数据安全 - 系统集成 ：与公司现有 ERP、CRM 等系统无缝集成

1 功能 支持AI对话、AI绘画、AI音乐、AI视频、AI应用等板块。 支持GPT全系列模型、Claude、Gemini、Deepseek、文心一言、KimiChat、智谱、通义千问、MJ、SD、DALLE、Suno、GPTs等主流AI模型。 2 技术栈 Next.js、TypeScript、TailwindCSS、Node.js、LLM

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产品概述： 负责构建从底层模型服务到高端智能应用的全链路系统，助力企业实现智能化升级。 核心功能： 模型底座建设：管理、标注、清洗训练数据，进行模型微调与服务管理，确保模型性能卓越。 智能化应用开发：利用低代码技术，快速构建智能化应用，通过API接口提供高效服务。 智能应用门户：打造用户友好的应用门户，支持应用发布、授权管理，提升用户体验。 主要职责： 承担产品从0到1的全程规划，包括竞品分析、原型设计、文档编写及需求管理。 深入探索大模型技术，结合业务需求，拓展实际应用能力。 攻克难题： 技术攻坚：面对大模型技术的复杂性和挑战，与团队共同研究、探讨，找到最佳实践方案，确保产品在实际业务中发挥出最大价值。 业务融合：不仅限于技术层面的突破，还将参与将大模型技术与业务场景相结合的工作，确保技术能够真正服务于业务，提升业务效率。 兼职优势： 灵活参与，为产品发展贡献智慧与力量。 深入了解智能化技术，为未来职业发展积累宝贵经验。 与顶尖团队并肩作战，提升个人技能与视野。