软件定制 案例

一、立项背景和目标 — 讲了求职者面临的海投回复率低、信息分散、缺乏量化评估三个痛点，以及 AI 职选如何解决这些问题。 二、软件功能与核心功能模块 — 分五个模块说明： - 数据采集模块（公司详情页/职位详情页/列表页三种采集方式） - 数据管理模块（暗色主题后台、批量更新、CSV 导出） - AI 对话模块（多模型、流式输出、语音输入、文件上传） - AI 数据分析模块（行业分析、薪资分析、报告生成） - 简历优化与概率评估模块（四步流程、三维度评分） 三、业务流程与功能路径 — 分四个流程描述： - 采集业务流程（从打开网页到数据存储的完整路径） - AI 分析业务流程（勾选→分析→出报告） - AI 对话业务流程（配置模型→提问→流式回复） - 简历优化业务流程（输入简历→选目标→AI优化→概率评分）

1、立项背景：提供线上线下一体的智慧食堂解决方案 2、核心功能模块： 用户模块：用户个人信息管理 个人账户：个人余额、充值、消费记录等 菜谱模块：不同食堂、档口对应的菜谱维护 订单支付：不同模式的下单、支付功能 消费规则：不同食堂，可以单独设置自己的消费规则 3、业务流程(小程序，智慧餐台等)： 1）选菜：智慧餐台和小程序，选择对应的菜品，进行下单结算 2）下单：智慧餐台等设备下单，只能进行当餐下单；小程序可以选择当餐、预约、报餐三种方式 3）支付：设备可以扫码支付、刷卡支付等；小程序可以选择微信支付、三方支付等 4）核销：预约和报餐，可以根据选择的时间，在设备上进行核销

1、立项背景：该项目是一个提供用户线上看课、学习、模拟考试的学习平台 2、核心功能模块： 用户模块：用户个人信息管理 课程中心：各类课程查询、购买、试看、直播课等功能 学习中心：记录用户的学习记录，答题记录 答疑模块：学习期间遇到的问题，线上提交、老师答疑 题库模块：用户可以在视频学习后，进行试题训练检测学习成果 学服模块：用户购买课程后续跟踪服务 支付模块：课程购买付款(微信、支付宝、银行卡等) 3、业务流程(网页端和App端)： 选课：用户登录后，进入首页，可以看到推荐的系统课和公开课，可以根据科目类型选择想要学习的课程进行购买，购买后可以在我的里面看到自己购买的课程 学习：进入我的页面，展示的是最新学习的课程，可以看到学习进度、时长等信息 题库：进入我的页面，可以看到自己的答题记录，也可以继续答题练习

一、立项背景与目标 1. 立项背景 在传统的知识库问答系统中，普遍存在以下痛点： - 流程混乱：通用ReAct Agent在处理复杂业务时，容易发生步骤跳跃或逻辑错乱，导致回答质量不稳定。 - 上下文断裂：多轮对话中，用户常使用代词（如“它多少钱？”），传统向量检索缺乏指代消解能力，导致检索失败。 - 意图混杂：闲聊式提问（如“你好”）与知识检索式提问（如“XX产品参数是多少”）被统一处理，浪费算力且影响用户体验。 - 状态丢失：用户刷新页面或稍后再访问时，对话历史无法延续，每次都是“新会话”。 2. 项目目标 - 构建一个流程可控、意图可分流、上下文可理解、状态可持久的智能知识助手。 - 实现复杂业务逻辑的结构化解耦，提升系统的可维护性与稳定性。 - 显著提升多轮对话场景下的检索命中率与回答准确率。 二、软件功能与核心模块 1.整体功能概述 本系统是一个基于LLM的智能对话式知识库问答助手，支持用户通过自然语言提问，从向量知识库中精准检索并生成回答。系统特别强化了多轮对话中的指代消解能力与流程可控性。 2.核心功能模块介绍 模块名称 功能说明 Planner（规划器） 基于LLM + 专用Prompt，硬编码业务流程。负责解析用户请求，按固定流程调度执行，防止逻辑跳跃。 语义路由器 基于LLM的分类工具，动态识别用户意图为“chat”（闲聊）或“retrieval”（知识检索），实现分支分流。 历史加载与写入模块 与Redis集成，自动追加对话历史，确保跨会话的上下文连续性。 查询重写模块 结合历史对话，将存在指代或省略的用户问题（如“它多少钱？”）改写为语义完整的独立问句。 混合检索引擎 同时执行向量语义检索与关键词检索，通过RRF算法融合排序，提升召回效果。 Executor（执行器） 根据Planner的指令，调用重写、检索、生成等环节，最终输出回答。 系统流程严格遵循：语义路由 → 历史加载 → (分支判断) → 查询改写/直接回答 → 知识库检索 → 最终生成 三、业务流程与功能路径 以下为用户与系统交互的完整功能路径描述： 场景一：用户进行知识检索（多轮对话） 场景二：用户发起闲聊 场景三：用户首次访问 / 会话恢复

本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景，围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境，通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据，训练轻量化神经网络模型，实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估，为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。 本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景，自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据，并生成对应的数据标签文件；同时支持对采集数据进行划分和预处理，形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构，通过输入车辆前视图像，直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数，从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化，便于对算法性能进行分析和改进。

业务功能：帮帮同城便民信息一体化服务平台，为同城提供不仅限于房产、汽车、家政等各类便民信息，让使用者实现“让简单成为习惯”。 功能：给企业与求职者提供求职招聘信息，方便快速浏览和申请，并支持在线聊天功能。汽车服务包含二手车售卖、汽车美容服务等等，支持企业或厂商入驻。房产服务：满足用户买卖新房、二手房或租赁房屋的需求。

1，立项背景：在医院信息部门工作，负责医院系统开发和运维工作，传统的监控软件很难实现全范围监控，如网络，接口，业务系统，服务器cpu、内存、存储，院内核心业务，数据库等，并且出现问题不能及时预警，漏报误报占比太高，就从核心业务开始自己写监控，逐步扩展到数据库，接口，总线平台，数据中心等其他模块，现在院内运维基本依赖这套监控系统，运行很多年，功能也比较完善。 2，核心功能：实现网络，接口，业务系统，服务器cpu、内存、存储，院内核心业务，数据库，通过钉钉，小程序，短信，电话，工单系统等方式，及时把预警消息推送到个人和群，督促系统管理员及时处理。 3，业务流程：任务监控，没隔三分钟跑一次所有监控列表，记录数据到数据库了日志，有问题节点间隔30秒再跑一次监控，自定义每个节点监控次数，达到设定上限开始推送预警消息到个人和运维群，防止误报，个人未处理第二次预警时推送工单，拨打电话。

【项目简介】 数图新治(简称：数图)是一个政务大数据分析平台，通过算法配置、图表数据展示、汇成专题来进行数据分析、数据挖掘、成果展 示，帮助决策。数图是一个核心产品，从该产品衍生一个个智慧统计项目，部署到各个项目地。到目前为止已服务了全国三四十个 街道办、地区统计局、区政府。 【功能点】 ● 图表展示、图表下钻，用到 echarts 的大部分图表及高德地图，项目地涉及到一些客户要求的第三方地图； ●自动报告，用户点击图表生成语料并直接生成报告；用户可通过将语料、图表、图片等拖入到在线报告中，也可手动输入和增加 配置条件生成动静态文本来生成自动报告，如生成日报、周报、月报、季报、年报等；通过拖拽、富文本编辑实现 ●自由页面配置，用户通过拖拉拽实现自由页面布局及页面内容展示，实现对页面框架、图表、资源框、筛选器等的功能配置和样 式配置等 ● 支持全定制和半定制半配置的页面 ●兼容，配置的专题在 pc 、大屏、pad 、移动端使用，实现四端兼容 ●在线报表，通过配置实现自动生成报表，数据自动生成，在线编辑、保存、下载报表，通过 lucksheet 实现 ●地图，实现各种类型地图如高德、百度、客户要求的第三方地图，涉及到的业务需求如落点、标牌、下钻、框选、热力图、白 模、3D、影像地图、二维地图、聚合、图上加 echarts 图表、弹框、色块、距离计算等 ●文件下载，包括数据下载 excel ，图表下载成 word 文档、pdf 下载、报表下载等； ●文件上传，excel、txt、image、word、pdf等； ●文件预览，在线 word、pdf、excel 文档预览；

基于 Kubernetes 和 Ray 构建大规模分布式训练系统，常常会面对一个典型需求：训练任务需要调用独立的仿真环境（如游戏引擎、机器人模拟器、工业仿真软件等），而这些仿真环境本身已打包为 Docker 镜像，必须在一个隔离的容器内运行。此时，将容器化的仿真环境与 Ray 的工作节点相结合，并在 Kubernetes Pod 内安全、高效地运行仿真容器，就成了架构的关键。Docker‑in‑Docker（DinD）便是解决此类场景的重要技术之一。

易充”是一款专为新能源车主打造的智能化电动汽车充电服务平台（基于微信小程序端和h5网页）。该项目旨在解决车主充电难、缴费繁琐等痛点，提供从找桩到支付的一站式便捷服务。市场前景广阔

主要面向公安局、巡特警反恐支队及各区县分局。适用于日常城市治安巡查、重点区域（公园、商场、交通枢纽）的常态化低空安防巡检、大型活动安保及突发事件的应急指挥调度，助力构建“地空立体化”的智慧警务防控体系。

魔方报表管理系统是一套面向教育机构的全栈数据管理平台。系统涵盖报表设计（可视化字段拖拽配置）、数据收集（在线填报与附件上传）、多级审批流程（支持印章选择与审批意见）、统计分析（图表展示与 Excel 导出）、考试测评（自动计分与成绩管理）以及系统管理（用户、角色、组织、权限的精细化配置）六大核心模块。适用于学校、教育局等机构的数据上报、绩效考核、问卷调研等场景，实现从表单设计到数据审核的全流程线上化管理。

● 项目描述： 一款面向企业内部和客户的企业级低代码平台，旨在通过可视化拖拽和配置的方式，快速构建OA、CRM、ERP等各类中后台管理系统。平台核心包含表单设计器、流程引擎、仪表盘、权限管理等模块，极大降低了开发门槛，提升了业务需求的交付速度。

当前中小印刷企业及商户普遍依赖人工核算报价，存在报价效率低、误差大、标准不统一等问题，且新人上手难、客户流失率高，业务与客户数据缺乏数字化管理，难以支撑企业精细化经营。为解决行业报价痛点，特立项开发印刷报价系统。 项目旨在搭建标准化智能报价体系，支持参数配置、智能报价、单据及客户管理、数据统计与权限管控，可实现快速精准报价、数据统一留存。有效提升业务办理效率，规范经营流程，为企业成本管控和业务优化提供数字化支撑。

针对企业手动采集公开数据效率低、易出错的痛点，开发了这套通用合规数据采集系统。核心功能包括静态网页数据自动抓取、数据清洗去重、Excel/CSV结构化导出、批量任务调度与实时进度显示。系统全程遵守robots协议与网站访问频率限制，采用Python+Requests实现稳定请求，确保合规爬取公开数据，无需客户额外配置环境即可运行。

核心业务场景（业务价值） 1. 零代码快速定制多类型智能体场景 针对企业不同岗位、不同业务线的差异化AI需求，摆脱传统依赖算法开发、代码迭代的落地模式。业务人员可通过可视化配置方式，快速搭建专属智能体，覆盖知识库问答Agent、办公自动化Agent、数据处理Agent、合规审核Agent、客服接待Agent、流程调度Agent等多种类型。 2. 企业多智能体统一管控与资源复用场景 解决企业多AI智能体分散部署、独立运行、资源无法互通、能力无法复用的问题。平台汇聚所有业务智能体，实现统一注册、统一管理、统一调度、统一运维。已配置的模型能力、工具插件、知识资源、流程模板可一键复用、快速复刻，支持同类型业务场景批量复制部署，大幅提升企业AI应用的迭代效率与复用率。 3. 智能体业务流程自动化协同场景 支持单智能体独立作业与多智能体联动协同，可配置串联、并联、分支判断等业务逻辑，搭建完整的AI自动化工作流。可实现“知识检索-数据分析-内容生成-合规校验-报表输出-消息推送”的全链路自动化，替代传统人工串联多系统、多工具的重复工作，适配企业复杂、长链路的常态化办公与业务流程。 平台核心功能模块 1. 可视化可配置智能体搭建模块 平台核心核心能力，支持零代码/低代码可视化搭建各类AI Agent。提供可视化配置面板，支持基础信息自定义、角色人设配置、Prompt模板编辑、模型参数可调、知识库绑定、工具插件选配、应答规则设置、上下文阈值配置等功能。支持自由组合能力模块，可快速生成适配不同业务的专属智能体，无需研发介入，业务自主即可完成配置、调试、上线全流程操作。 2. 多类型智能体统一管理模块 支持全品类智能体统一接入与分类管理，涵盖RAG知识库问答Agent、工具调用自动化Agent、数据解析处理Agent、合规审核Agent、对话交互Agent、多智能体协同工作流等多种类型。提供智能体列表、状态管理、版本管理、上下线管控、分类标签、资源归属配置能力，支持单个智能体精细化编辑与批量管理，实现企业所有AI智能体的集约化管控。 3. 智能体插件与工具生态模块 内置丰富的通用业务工具插件库，包含文档处理、数据统计、文本生成、格式转换、内容审核、报表生成、消息推送等常用工具，支持一键挂载至对应智能体。同时支持自定义插件接入、第三方工具对接、私有业务接口适配，可根据企业个性化业务需求持续拓展工具生态，让智能体能力可无限迭代、按需拓展。 4. 多智能体协同工作流配置模块 支持可视化拖拽搭建多智能体协同工作流，可自定义任务拆解逻辑、执行顺序、条件分支、循环调度、结果回调规则。实现多个不同能力的智能体联动协作，完成单一智能体无法覆盖的复杂复合型业务任务，适配企业复杂办公流程、业务审核流程、数据处理流、项目复盘流程等场景，真正实现AI全流程自主作业。

核心业务场景（业务价值） 1. 企业私有知识统一沉淀与智能问答场景 整合企业制度、项目资料、技术文档、合同工单等各类私有资料，实现多格式文档统一入库、智能解析与结构化沉淀。依托智能语义问答能力，替代传统人工检索与答疑模式，快速响应员工业务咨询，有效降低企业知识查找、新人培训、人工答疑成本。 2. 智能Agent自动化业务处理场景 依托智能Agent工具调用能力，打破传统知识库仅查询的局限，可自主拆解复杂任务、调度办公工具，自动完成文档处理、数据统计、纪要生成、合规自查、报告输出等重复性工作，实现“智能问答+业务执行”一体化，大幅提升办公效率。 3. 私有化安全合规办公场景 支持全程内网私有化部署，企业所有业务数据、文档、操作日志均本地留存，杜绝公有云数据泄露风险。搭配多级精细化权限管控，实现部门、岗位知识访问隔离，操作全程可溯源、可审计，满足政企、金融、制造等行业合规保密要求。 4. 企业知识迭代与智能运维场景 支持知识库动态增量更新，实时同步企业最新业务资料与制度规范。借助Agent智能能力自动梳理知识库冗余内容、识别信息缺口、输出优化建议，实现企业知识资产常态化迭代与精细化智能运维。 平台核心功能模块 1. 多源私有知识库管理模块 支持多格式企业文档批量上传与增量更新，具备智能切片、语义解析、去重降噪能力，可结构化提取文档核心信息。配套分类、标签、版本回溯等管理功能，实现企业知识资产标准化、规范化管理。 2. 高阶RAG智能检索问答模块 基于私有知识库实现精准语义检索与智能问答，支持上下文对话、多文档融合作答、内容溯源。严格依托企业内部数据输出答案，规避大模型幻觉问题，高效满足员工业务查询、合规核对、技术答疑等场景需求。 3. 智能Agent工具调用核心模块 平台核心差异化功能，智能Agent可自主拆解复杂任务、调度各类工具，自动化完成文档改写、数据统计、纪要/报告生成、合规自查等办公场景，支持自定义工具拓展，适配企业个性化自动化业务需求。 4. 私有化安全与权限管控模块 支持内网离线私有化部署，保障数据安全。搭建多级精细化权限体系，实现人员、部门知识访问隔离，全程留存操作、问答、访问日志，可溯源审计，全方位满足企业安全合规需求。 5. 数据可视化与运维监控模块 可视化展示知识库存量、访问热度、工具调用频次等核心运营数据，直观体现赋能效果。支持系统运行监控、异常告警与日志导出，降低运维难度，支撑系统迭代优化。 6. 轻量化交互与拓展模块 搭载轻量化简易Web交互界面，上手零门槛。可无缝对接OA、CRM、企业微信、钉钉等主流办公系统，快速融入企业现有办公生态，落地性、拓展性极强。

物业管理服务系统是一个综合性的数字化管理平台，旨在将物业公司日常运营的各个环节，从业主服务、财务管理到设备维护、行政办公，都通过信息化手段进行整合与提效。其核心目标是提高服务响应速度、降低运营成本，并为管理者提供数据驱动的决策支持。 功能： 1.报修与投诉管理 2.业主大会管理 3.物业服务管理

通过数字孪生技术，真实的真实整个园区的场景，通过物联网设备管理以及大数据分析，实时展示园区的整个状态。通过对接的硬件设备，实时显示园区的环境，气象，污水等数据，通过算法实现精准决策，完成控制设备的调控

1、立项背景和目标 客户为商贸/仓储型企业，存在多仓库、多 SKU、采购与销售并行、库存账实不符、呆滞与缺货并存等问题。原有进销存依赖表格，出入库单与财务对账脱节，无法实时看到库存金额与安全库存预警。项目目标是建设「采购—入库—销售—出库—调拨—盘点—账款」一体化系统，实现库存可视化、单据在线流转、预警驱动补货，降低缺货率与资金占用。 2、软件功能、核心功能模块 系统包含经营看板（今日销售/采购、库存总值、预警数、7 日进销趋势、仓库占比、待处理单据、热销 TOP5）；采购入库、销售出库、退换货；库存查询（多仓、批次、成本、安全库存）；仓库调拨（在途跟踪）；库存盘点（进度、差异复核）；库存预警（低于安全线自动生成采购建议）；商品档案（SKU、条码、多单位）；供应商与客户主数据；往来账款（应收应付、账龄）；报表中心（进销存明细、毛利、周转、批次追溯等）；系统设置（仓库、加权平均成本、批次与负库存策略）。覆盖仓储主管、采购、销售、财务多角色使用场景。 3、业务流程、功能路径描述 采购：创建采购入库单 → 审核 → 入库增加库存 → 应付登记；销售：销售出库单 → 拣货/出库 → 应收登记；仓内：调拨单（总仓↔分仓）→ 在途 → 收货入账；定期盘点单按区域盘点 → 差异复核 → 调账。看板集中展示待审核采购、拣货中出库、在途调拨与低库存预警，用户可从预警一键跳转「生成采购」。商品—仓库—单据三端关联，保证任一时点可追溯到单号与经手人。