为蚂蚁集团全网巡检提供底层能力支撑，覆盖安卓、支付宝小程序、浏览器等多端设备，支持自动化巡检。用户可在各设备基座上自定义编排巡检流程，灵活配置检查节点与规则，一键生成巡检任务并执行，实现全流程自动化巡检，提升巡检效率与覆盖率。

1、从检重秤实时获取重量，每秒3次的高频率重量检测，把重量展示到车间的电视大屏幕2、重量存储到数据库，做回归分析、双重算法，精确计算3、在车间多个电视大屏幕上数据可视化，趋势分析4、正常重量、超重产品、欠重产品一目了然

1、反诈知识题库随机抽取(单选、多选、填空、视频问答题)2、问答排名3、奖品兑换4、区域限制后台功能：1、用户管理2、题库管理3、兑换列表4、奖品分类5、奖品上传(实物类型、券票类型、消费券类型)6、UI主题素材替换，根据每次活动进行主题替换

1、把公司分为直属分公司和合作分公司2、系统固定设置八个职工角色：部门经理、编制人员、经营人员、过程控制人员、收款财务人员、回款财务人员、管理员、档案管理员3、设置项目小组成员。创建的项目未受到邀请加入的成员，看不见此项目。每个项目异地多人负责制4、部门经理点击项目文档详情，看到有上传项目的"合同书

项目核心功能模块：节点编排：支持拖拽式添加Agent、工具、条件判断等节点，可视化连接流程链路。节点配置：为每个节点配置参数、输入输出与业务逻辑。运行与追溯：支持工作流一键运行，实时查看执行状态，追溯运行历史与节点级数据日志。版本管理：支持工作流版本保存与回滚，保障流程稳定性

系统包含以下核心模块：①实时生产看板，展示OEE、产量、不良率、能耗等关键指标，数据每5秒自动刷新；②产线产能分析，对各产线利用率进行横向对比，支持日/周/月趋势切片；③设备状态管理，实时监控每台设备的运行、预警、停机状态，自动推送告警通知；④工单全流程管理，从创建、派工到报工、完工的闭环跟踪，支持

智能文档解析-支持PDF、Word，自动提取文本和元数据实体识别NER-自动识别人物、组织、技术术语等实体知识图谱构建-基于Neo4j的可视化知识网络语义向量检索-ChromaDB+Sentence-BERT语义搜索RAG智能问答-结合知识图谱的AI问答系统交互式可视化-React+Cytoscap

本项目是一个端到端的RAG问答系统，集成了文档解析、文本分块、向量化、语义检索和生成式问答的完整流程。用户上传文档后，系统会自动提取文本、生成向量、建立索引，然后通过语义检索找到最相关的文档片段，最终由AI生成基于文档内容的准确回答，同时支持多轮对话和上下文管理。

1.自然语言→JSONSchema（受控生成）用户使用自然语言描述需求。AI输出严格结构化的JSONSchema。在应用前进行机器解析与合法性校验。2.Schema驱动的表单渲染JSONSchema是系统的唯一事实源。表单完全由schema.fields动态渲染。支持string,number,bo

1真正“理解”简历，而不是只看关键词不再只是匹配“是否出现某个词”，而是结合岗位JD语义分析候选人经历会判断：这个人“做过什么”“做得怎么样”“是否匹配岗位核心能力”2自动生成匹配评分+推荐理由每份简历不仅有分数，还有“为什么推荐/不推荐”的解释,让筛选结果更透明，更有说服力3支持企业知识库(RAG