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

语音对话，角色定制，兼容小智系统，可直接使用小智服务器系统。未来会增加智能家居控制系统，利用红外线控制电视，空调等。可以定制外壳，作为商品销售。兼容乐鑫esp32开发板。

1.用户侧功能菜品浏览与搜索：分类展示、关键词搜索与分页加载。购物车与结算：实时计算金额，支持优惠券抵扣，集成主流支付。订单管理：查询历史订单及实时状态。“我的”模块：管理个人信息、会员积分与收藏。2.创新点：双模式AI客服“咨询本店”模式：基于门店知识库与业务API（菜单、订单状态、优惠券规则），

一、在线智能客服1.微信渠道关注某银行的微信公众号后，发送文字、图片、语音等信息后，传输给智能机器人，机器人根据内容回复相应的文字、图片或语音。输入“人工”相关关键字后，转人工服务，由人工进行回复。2.手机银行渠道通过将H5页面嵌入到手机银行中，发送文字、图片、语音等信息，由机器人自动回复。输入“人

TangoAIHub，是一款基于阿里巴巴百炼平台开发的AI助手，目前提供AI聊天、哄哄模拟器、糖果智能客服和ChatPDF四个主要功能，可以完成与AI大模型的智能交互回答您的日常问题；体验模拟女友的游戏，让您更好应对；作为专业客服为您提供合理的课程方案；帮您回答关于PDF文档中的内容，想要什么直接问

系统主要功能包括：-智能语音处理：通过通义听悟实现实时语音转文本，支持热词权重配置和流程关联-流程化服务管理：覆盖接待问诊、检查测听、方案选择、验配调试、购机服务、售后支持等全流程业务场景-客户信息管理：完整的客户档案管理和服务记录追踪-客户信息获取：自动抓取客户的基础信息-听力图识别：基于多模态大

实时语音识别 (Real-time Speech Recognition): 能够捕捉麦克风输入，并将用户的语音实时、准确地转换为文本。 自然语言理解 (Natural Language Understanding - NLU): 分析转换后的文本，理解用户的意图和关键信息（例如指令、询问的对象、参数等）。 对话管理 (Dialogue Management): 在多轮交互中维护对话状态和上下文，使对话更加连贯自然。 任务执行与技能调用 (Task Execution & Skill Invocation): 根据理解的用户意图，执行相应的操作，例如： 信息查询: 获取天气预报、时间、百科知识、新闻等。 媒体控制: 播放/暂停音乐、调整音量。 简单助理任务: 设置提醒、创建待办事项。 语音合成 (Text-to-Speech - TTS): 将助手的文本回复通过 edge-tts 转换成清晰自然的语音进行播放。 Web 界面交互 (Web Interface Interaction): 提供一个用户友好的网页界面，可以： 显示语音识别的文本和助手的回复。 允许用户通过文本输入与助手交互。 (可能) 展示图片、链接等多媒体信息。 多模态反馈 (Multimodal Feedback): 结合语音、文本以及可能的视觉元素（在Web界面上）来呈现信息和交互结果。 图像分析(Image Analysis): 可以通过pygame.camera调用摄像头或者截图当前页面，并与llm互动获取想要的信息 剪切板提取(Clipboard Management): 可以通过pypercli获取剪切板中的文本内容并自动判断是否需要进行执行 上下文管理(Context management): 通过EnhancedConversationContext类管理对话记录，支持记住或者遗忘特定信息，根据相似度判断是否清除旧的上下文，能够根据对话历史生成更相关的回复 日志记录(Logging): 使用rich库美化日志输出，并将日志保存到文件中 网页搜索(Search): 使用DuckDuckGo搜索用户指定的内容，并返回搜索结果摘要

1.本方案面向使用三坐标测量机（CMM）进行工业测量作业的技术人员，特别是在高精度、重复性操作场景中工作的一线测量员。传统测量流程需频繁使用鼠标键盘进行操作，效率低且容易出错。该语音助手系统通过自然语音交互替代传统输入方式，显著简化操作流程，解放双手，提高测量效率，并减少人为误操作的可能性，特别适用于复杂环境下的辅助操作和高频重复任务。 2.完全本地化运行：无需联网，适用于厂房、保密实验室等网络受限环境，保障数据安全。 高定制化指令系统：内置约60条基础指令，支持模糊语义识别与上下文理解，结合测量业务深度优化。 跨平台集成能力：通过 Python 调用 COM 接口与三坐标测量软件深度集成，可快速部署到现有工业系统。 大模型推理：加入大模型增强语音推理，提升智能化 人性化语音反馈机制：集成本地 TTS（语音合成）模块，增强交互感与用户体验，贴近手机语音助手的使用习惯。

主要面向企业数据分析师、知识工程师、AI 研发团队以及希望构建智能问答系统、知识管理平台的机构。在知识图谱及动态数据问答分析需求日益增长的背景下，当前知识大脑构建存在诸多痛点：知识建模缺乏灵活且标准化的工具，导致知识结构混乱；知识编辑效率低，难以快速更新与修改；不同来源数据难以融合，形成数据孤岛；数据接入渠道单一，无法适配多样化数据源；数据入图过程复杂，耗时长；数据标引不精准，影响知识检索与应用；知识图谱底层存储性能不足，无法满足高并发、大规模数据存储需求。本方案旨在一站式解决知识大脑构建环节中的这些问题，提升知识管理与应用效率。​ 2.【50%】相比于市场常规方案，本方案有哪些特点​ 一体化全流程覆盖：市场常规方案往往只能解决单一环节问题，如仅提供知识图谱存储或数据接入功能。而本方案涵盖知识建模、编辑、融合、数据接入、入图、标引及底层存储等全流程，各模块紧密配合，形成完整闭环，大幅提升知识大脑构建效率。​ 高度灵活与可扩展性：知识建模模块支持自定义多种知识结构模板，可根据不同行业、业务需求快速调整；数据接入模块兼容关系型数据库、非关系型数据库、API 接口、文件等多种数据源，且能轻松接入新的数据源类型；底层存储可根据数据规模动态扩展存储节点，适应数据量增长。​ 智能高效：知识编辑模块配备智能辅助编辑功能，如自动语法检查、语义关联推荐等，提高编辑效率；知识融合利用机器学习算法，自动识别数据间的关联与冲突，实现高效融合；数据标引采用自然语言处理与深度学习技术，实现自动化、精准化标引。​ 高性能存储与查询：底层存储采用分布式图数据库技术，相比传统方案，在处理大规模知识图谱数据时，查询响应速度提升数倍，能支持高并发的知识问答与分析请求。​ 3.【20%】方案的产品组成或技术选型​ 知识建模工具：采用基于本体的建模技术，结合可视化建模界面，用户可通过拖拽、配置等操作快速构建知识模型，支持 OWL、RDF 等标准语义网语言。​ 知识编辑平台：基于 Web 的富文本编辑界面，集成 AI 辅助编辑功能，支持多人协作编辑，确保知识更新的及时性与准确性。​ 知识融合引擎：基于深度学习的实体对齐与关系融合算法，自动处理数据冲突，实现多源数据的无缝融合。​ 数据接入网关：支持 JDBC、RESTful API、FTP 等多种数据接入协议，提供数据清洗、转换等预处理功能，保障数据质量。​ 数据入图工具：采用并行处理技术，将清洗后的数据高效导入知识图谱，支持增量更新与全量更新模式。​ 数据标引系统：基于 BERT 等预训练语言模型，结合自定义标注规则，实现自动化、高精度的数据标引。​ 知识图谱存储：选用分布式图数据库 Dgraph，具备高可用性、强一致性和水平扩展性，能够高效存储和查询大规模知识图谱数据。​ 这套工具集全面覆盖知识大脑构建需求并独具优势。若你对其中某个工具、技术或有其他优化需求，欢迎随时和我说说。

将传统的单一意图预测系统改进为多意图预测系统，实现了任务型对话系统中多意图识别和槽位填充的深度学习联合模型。 为解决单一联合模型无法捕捉全部信息和处理复杂关系的问题，采用了显式和隐式交互的联合建模技术，捕捉不同层级的信息。 针对标签不确定性产生过度指导的问题，构建了槽位共振矩阵并使用图网络，缓解了信息间的过度指导。 通过使用非自回归模型，并行意图识别和槽位填充任务，显著提升了系统的响应效率，将平均响应时间控制在了50毫秒以内。 在MixATIS和MixSNIPS数据集上的实验结果显示，该模型效果超过了现有可复现的模型效果，上线后服务用户超1万人。 本项目需要解决的问题是将招投标等各种类型的公告进行分类以及抽取招标公告中的联系人、标的物、预算金额等14个字段。 针对技术中存在类别多样、段落多样、指代多元、表格嵌套的难点，构建HTML语法树，采取深度学习和规则方式相结合的方法。 通过命名实体识别、智能分词、滑动窗口、规则匹配方法，文档解析准确率达99.8%，有效分类公告并精准识别抽取关键信息。 发表专利“网页文档的信息提取方法、装置和可读存储介质”，目前已被多家企业采用。