项目描述：开发一个基于知识图谱的作战任务需求智能解析系统，用于提高文本理解和作战任务解析的准确性和效率。通过使用自然语言处理和知识图谱技术，实现了在复杂作战环境中更准确高效地理解作战意图和传达作战指令。应用技术：Python，Pytorch框架，自然语言处理技术，Bert语言模型，知识图谱。

-?**多模型支持**：支持通义千问(Qwen-Max/Qwen-Turbo)、OpenAIGPT等多种LLM-?**灵活Embedding**：DashScope、OpenAI、BGE等模型自由切换-?**智能缓存**：自动缓存查询结果，显著降低API成本（缓存命中率提升30%+）-?**性能监控

1.智能商品咨询：支持买家自助查询尺码、颜色、材质等常见属性，机器人自动读取知识库匹配答复。2.物流与政策应答：根据预设规则自动回复发货时间、包邮条件、退换货流程，处理重复高频问题。3.多轮主动导购：利用工作流引导买家明确需求，根据预算和偏好推荐对应商品，提升静默下单率。4.人机无缝转接：遇到复杂纠

实现Windows平台下ComfyUI与StableDiffusion深度学习绘图框架搭建。封装Bat/PowerShell脚本自动化启停脚本，内置显存优化策略，同时汇总环境配置、版本兼容、依赖报错等全套落地排坑方案，实现开箱即用的私有化AI绘图服务。

1、基于Ollama+Flask架构，搭建轻量化Web聊天界面，支持Qwen3.5、Qwen2.5、Qwen-VL视觉多模型切换与图文解析。2、内置全套自动化脚本，支持一键启动、一键关停服务，可配置系统开机最小化自启动，自动规避Ollama多进程端口冲突问题。3、配套国内镜像安装指引、Ollama离

本项目高度，包含四大核心功能模块：Webhook触发器引擎：标准化的接收端，无缝对接简道云等第三方零代码表单平台的JSON数据流。多模态文档解析中心：内置PyMuPDF与Pandas逻辑，自动解析并包含PDF、Word、Excel等多种格式附件。视觉识别（OCR）服务层：封装阿里云OCR接口，精准提

项目建设完成后，将在以下方面实现突破：专业化知识理解：精准解析燃机领域技术规程、诊断步骤及运行数据。数据驱动决策支持：为运行调度、故障排查提供智能分析。可扩展的技术架构：支持多场景扩展与持续模型迭代，保障系统在未来业务需求变化中的适应性。本项目的实施将有效提升燃机运行管理的智能化水平，降低人工

负责蛋白质多模态大模型评测框架EvalKit的设计与开发，构建面向蛋白质结构、功能与序列的自动化评测基准。实现模型效果对比、指标计算、实验复现与可视化分析，支撑大模型在蛋白质结构预测、功能标注、靶点挖掘等生物医学场景的迭代优化，提升模型评测效率与科研落地能力。

负责蛋白质多模态大模型评测框架EvalKit的设计与开发，构建面向蛋白质结构、功能与序列的自动化评测基准。实现模型效果对比、指标计算、实验复现与可视化分析，支撑大模型在蛋白质结构预测、功能标注、靶点挖掘等生物医学场景的迭代优化，提升模型评测效率与科研落地能力。

模块 ｜功能说明异构GPU发现与注册｜基于HAMi框架，自动识别NVIDIA、昇腾、寒武纪等不同厂商GPU，上报型号、显存、算力、健康状态智能调度器 ｜实现Binpack（碎片最小化）、Spread（高可用）、Affinity（数据本地化）、Cost（成本优先）等多种调度策略，支持策略热切CXL内存