React

1、支持deepseek,openAI,qwen3等大模型接口接入2、支持自定义智能体的知识库问答能力，基于ChromaDB来存储和查询知识库。3、支持自定义智能体的工具调用4、支持聊天Streaming流输出，前端支持SSE流输出。5、支持自定义多个智能体6、支持多智能体协作7、聊天历史记录保存

候选人管理模块：简历管理（录入、刷新、分类、筛选、匹配）招聘管理模块:职位管理（发布、下架、刷新、分类、筛选、匹配、等），面试管理(面试安排、面试反馈)会员服务模块消息互动模块社区圈子模块企业(crm)模块用户(urm)模块广告、公告、资讯、短码、场景码、海报系统等

智能制造管控智能体是一款面向制造企业计划排产员、生产主管等角色，结合了大语言模型（LLM）、模型上下文协议（MCP）以及工厂仿真与数字孪生（METAM）等先进技术和工具的智能制造管控助手。-基于LLM具备的泛化推理与自适应认知能力，打破传统管控集成局限性，实现对复杂计划调度、异常根因追溯等任务支撑。

项目结构: react+flask+fastapi+go+python 开发职责:(独自全栈) 1.安装部署以及整合rath到Talkdata数据分析项目。 2.异步实时更新数据,组件传值,函数调用,封装组 件,实现多轮对话 3.三大模块:数据清晰,数据分析,数据展示. 4.结合langchain,openai实现数据清洗,以及ui展 示. 5.实现多轮对话下的图表,列表数据同步,支持用户 精准反 馈python code和sql到到后台喂出新结 果，刷新新列表和图表 等. 6.权限系统的设计和开发，用户-组-权限-登录等 功能

1. 项目分为登录、对话，市场，应用，模型训练，人员管理，邀请 6 个模块 2. 我们负责所有的模块，使用 ant-design-pro 为脚手架，使用 typescript 对界面进行定制开发，使用 zustand 作为应用的状态管理工具，后台使用 spring boot 作为脚手架，使用 java 对接口进行开发。 3. 除去日常的 CURD 界面，比较不同的是，该系统需要使用 websocket 来完成对话功能，我抽取了会话核心逻辑作为工具类，并使用 zustand 有效管理了多个对话。 4. 共计接口40个，界面20个，开发周期 1 个月（最后一周为fix bug），客户非常满意。

⚫ 项目来源：科技部重点研发计划-网络协同制造和智能工厂专项：“面向纺织服装产业集聚区域的网络 协同制造集成技术研究与示范” ⚫ 项目目标：以面向中部纺织服装产业集聚区域的网络协同制造行业级解决方案为总体目标，突破纺织服 装网络协同制造关键技术，梳理纺织行业相关知识，构建纺织行业知识图谱，并搭建一套相应的区域集 群网络协同制造服务平台。 ⚫ 项目职责：通过网页解析获取相关数据，梳理纺织行业的业务知识以及相关企业信息；利用纺织行业领 域知识以及企业信息构建知识图谱，使用 neo4j 与 Py2neo 进行知识图谱持久化存储，基于 Flask 框架 进行后端开发，使用 React.js+Echarts 进行前端开发，结合百度地图 BMapGL api 进行地图渲染，提 供知识图谱查询与图谱可视化等功能，均独立完成。