1、自动识别表头与列类型：智能判断首行非空行作为表头，自动识别日期列、数值列、分类列2、数据清洗：自动删除全空行、完全重复行，过滤无效水印行3、格式标准化：将多种日期写法（2026/3/5、3月5日、2026-03-05）统一为YYYY-MM-DD；将带货币符号、千分位、空格的金额转为标准数字4、统

标书生成、标书检查、企业资料库、商务标生成、暗标生成、管理端中数据统计及实时可视化，支持企业资料批量导入及单文件超过100MB的资料处理，完成文档解析、OCR、AI信息提取、候选资料合并、来源页证据校验和结构化入库等全链路能力建设。2.通过导入任务续办、重新解析、解析缓存版本校验、单条失败隔离及异步

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。

项目分为数据读取清洗模块、指标统计模块、可视化绘图模块、结果导出模块。数据读取清洗模块读取csv天气原始数据，剔除缺失值、异常数据；指标统计模块计算最高最低温、平均温度、降雨天数；可视化模块绘制温度变化折线图、降水柱状图；最后可将统计报表与图片导出保存，直观呈现一段时期内的天气变化特征。

整体分为五大模块：全域获客模块、AI智能营销模块、CRM客户销售管理模块、订单履约管理模块、数据看板与系统管理模块。1.全域获客模块1）全球采购商数据检索：整合海关进出口数据、海外工商企业库、展会采购商名录，支持按国家、行业、产品、采购规模多维度筛选潜在客户。2）多渠道线索接入：独立站询盘表单导入、

AI智能导购：基于预算、偏好、使用场景与需求标签，自动生成结构化的商品、规格、价格、搭配建议及购买理由。​多轮对话调整：支持「预算降到500」「换个品牌」「加个配套配件」等自然语言修改，实时更新购物清单。​RAG知识增强：融合商品信息、评价、规格参数与搭配知识，为模型补充商品领域知识。​导购优化与工

整卷蓝图规划：按学科、年级、知识点、难度、题型等要求自动生成试卷蓝图。​并发批量出题：基于LLM并发生成题目，支持题目复用引擎，避免重复出题。​题库管理：SQLite+向量检索，实现题目入库、去重与相似题检索。​试卷排版渲染：Jinja2→HTML自动排版，生成规范美观的试卷。​答案册与评分细则：自

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