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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

本项目是一个面向学生事务资料查询场景的 AI 问答工具，主要解决学生在阅读学生手册、校规文件和办事流程时查找困难、理解成本高、重复咨询多的问题。 系统支持基于已整理资料进行智能问答，用户可以咨询学籍管理、考试安排、奖学金、请假、处分、实践学分等规则类问题。项目提供普通回答和专业回答两种模式：普通回答适合快速查询，专业回答会补充依据、办理流程、可信度提示和必要的流程图说明。 系统还支持资料上传学习功能，可将 Markdown 或文本格式的规章文件加入知识库，使问答范围不局限于默认资料。整体目标是把分散、较长、阅读门槛较高的制度文件，转化为更容易理解和检索的交互式问答体验。

SmartLearn Pro 是一个面向英语学习场景的 AI 学习平台，核心目标是把文章、单词、听说读写训练和复习计划整合到一个学习闭环中。系统支持文本/PDF 导入、AI 阅读分析、生词提取、闪卡复习、记忆曲线复习、阅读考试训练、翻译挑战、AI 写作批改、口语教练、学习笔记、知识图谱和学习流画布等功能。 用户可以导入学习资料，系统自动生成词汇、语法结构、阅读理解题和复习内容；在学习过程中可以将生词、难句、错题和写作素材沉淀为笔记，并通过 FSRS 记忆算法安排后续复习。项目还集成了语音识别、AI 对话和 TTS 语音合成能力，用于模拟 IELTS、商务英语、日常聊天等口语训练场景，帮助用户完成从输入、练习、反馈到复习的完整学习流程。

AI 智能翻译：支持 OpenAI 及其兼容 API（如 DeepSeek, Groq 等），可对文章进行高保真全文翻译。 AI 核心摘要：一键生成文章要点，快速筛选有价值内容。 GReader API 兼容：完美支持 Google Reader 协议，可作为各类移动端（如 NetNewsWire, Reeder 等）的后端服务。 Token 使用量统计：透明化展示 AI 接口的使用量（Prompt/Completion），帮助掌控成本。 极致自定义样式：支持用户自定义 CSS，随心所欲定制翻译文本的展示外观。 多架构支持：原生支持 Docker 部署，适配 amd64 与 arm64 架构（支持树莓派等设备）。

结合前后端和人工智能技术完成小说创作系统： 尽管大模型上下文已经堆积到 1M 大小，但是小说系统过于复杂，需要强烈的上下文链接以及关系梳理等，同时大模型并不能一次就完成整本小说的创作，往往需要不停的审查重写、润色等。合理的框架才是成功的根本。

随着智慧物流行业的快速发展，物流领域的知识体系日益复杂，从业人员、学生和相关研究者在获取专业的物流知识时往往面临信息分散、查询效率低下的问题。传统的搜索引擎难以提供精准的领域知识问答服务，而通用的大语言模型又缺乏物流领域的专业知识，容易产生幻觉内容，回答的准确性和可信度无法保证。为了解决这些问题，本文设计并实现了一个基于检索增强生成技术的智慧物流RAG问答系统。

1、招标文件合规审查应用建设：通过对标国资委合规风险审查要点。服务企业采购中招标书的风险筛查、编制即合规，源头把控风险、实现招标合法、合规、合理。 2、供应链智能评标示范应用建设：通过梳理招标书响应内容响应要求来检查投标文件。服务企业采购中对招标书的响应审查、帮助招标企业节省清标时间，帮助投标企业提升标书质量。

系统需要支撑高并发的实时电信号上传，并对接了深度学习模型进行电器类型识别。为此，我做了几个关键设计： 用 JWT 做无状态认证，保障 API 和 WebSocket 的安全； 用 WebSocket 把采样的电信号流式推送到前端，Vue 界面实时绘制波形； 用 Redis 做波形片段缓存、设备状态存储和分布式锁，防止多实例重复处理； 模型服务由 Python 团队使用 PyTorch 提供，我通过 gRPC 协议与之通信，利用 Protobuf 序列化提升性能，并针对长波形数据采用了服务端流式调用。

SagooIOT物联网平台是一款功能强大、安全可靠的物联网基础平台，可助力企业快速构建物联网应用，实现数字化转型。平台支持多种通信协议，可灵活接入不同类型设备；提供实时数据采集、分析和处理能力，帮助企业挖掘数据价值；支持设备远程控制、监控和运维，降低运维成本，提升运维效率；此外，还支持物模型定义、可视化大屏、流媒体服务、开放API等功能，可广泛应用于智慧城市、智慧农业、工业制造、能源管理等多个领域。 平台向上对外开放功能完善的北向应用接口，支持第三方系统利用这些接口对接物联网平台，实现对设备的监控管理、远程控制等功能。平台预集成了规则引擎、可视化大屏、流媒体等核心服务，具有快速业务组装和交付的能力。 平台还提供了场景联动、设备远程控制、OTA固件升级等功能组件。平台具有高扩展性和开放性，可以方便地对接外部系统。 SagooIOT 具有完整的物联网平台关键能力覆盖，是一个功能强大、稳定可靠的企业级IoT平台解决方案。 SagooIOT，赋能万物互联，智领数字时代！

本项目是一套基于 AI 大语言模型的智能聊天平台，支持自然语言对话、AI写作、代码生成、学习辅助以及内容创作等功能。平台采用前后端分离架构，支持实时流式输出、多轮上下文记忆、历史会话管理以及用户系统。 系统主要面向学生、办公用户以及内容创作者，通过 AI 提升信息处理与创作效率。用户可以通过平台快速完成文章生成、代码辅助、学习问答等任务。 后台系统支持用户管理、Token统计、敏感词审核、会话管理以及数据监控，方便运营维护。

本项目构建了一套融合提示词工程、指令微调、大语言模型（Large Language Model, LLM）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术 的中医痞满智能辅助诊疗智能体，实现了多种前沿技术在中医领域的协同应用。 该智能体基于指令调优采用多层次 LLM 推理框架，整合本地化知识库检索机 制，实现了多模态数据（包括文本、语音及图像）到中医辨证论治决策的全流程 智能化处理。

Felo.ai 是一款面向研究与内容生产场景的多语言 AI 搜索与创作平台，目标是在同一产品内打通「检索—理解—生成—交付」，降低用户在不同工具之间反复复制、整理信息的成本。平台以 AI 搜索为入口，支持自然语言提问、多源信息检索与结果结构化呈现，并可将检索结果进一步转化为演示文稿、研究报告、思维导图、网页内容等多种可交付成果。 核心功能模块包括：AI 搜索（Felo Search）、一站式创作（Felo Create）、AI Office 工具集（如 AI Slides、AI Research、AI Page、AI Image 等），以及 Felo Agent 智能体能力，用于自动化调研、摘要、翻译等复杂任务。典型业务流程为：用户输入问题或主题 → 系统检索并归纳关键信息 → 用户选择创作类型（如幻灯片、报告、页面）→ 平台基于上下文生成初稿 → 用户编辑、导出或分享。产品为 Web 端访问，强调多语言支持、可视化信息展示与从搜索到创作的连续工作流。

主要围绕网页设计与前端交互开发展开，目标是完成一个结构清晰、视觉统一、交互流畅的网页页面。项目内容包括页面信息架构设计、视觉风格规划、页面布局搭建、基础交互效果实现以及不同屏幕尺寸下的响应式适配。页面通过合理的导航、模块分区、图文排版和按钮交互，引导用户快速浏览核心内容，提升整体访问体验。 在功能方面，项目包含首页展示、内容模块展示、导航跳转、按钮交互、表单区域、图片展示及页面动效等基础功能。通过 HTML 完成页面结构搭建，CSS 负责视觉样式、布局和响应式适配，JavaScript 用于实现页面交互、状态切换和动态效果，使页面具备较好的可用性和视觉表现力。

（1）欢迎与能力引导：渐变面板、示例链接（Netflix 慢、DPSK、告警、定时关 Wi-Fi、Member AP 加入 Master、跳转告警设置）。（2）流式多轮对话：Markdown 结构化回复；版本 200.18 等按主题分块。（3）Quick Actions：Keys & Passes / Troubleshooting 双列表格。（4）版本说明：横幅 + Release Notes 摘要 + Sources。（5）配置深答：问题改写确认、Quick steps、型号警告、Notes、Sources、Reload/Copy。（6）输入区：多行输入、0/300 计数、上下文占用、模型下拉（如 gpt-5-mini）、发送。

序界是一套面向长期目标管理与职业考试备考场景的 AI 动态计划与评测平台。系统围绕“目标澄清、阶段拆解、任务编排、执行反馈、动态调整”形成完整闭环，当前已落地账号体系、计划创建、AI 生成计划、题库练习、模拟测试、主观题 AI 评阅、AI 解析、资产商城、会员支付和多端协同等核心能力。除面向用户的计划与评测能力外，平台还建设了管理员题库导入引擎，支持原始资料上传、OCR 识别、页级文本校对、结构化草稿生成和正式导入题库，解决了职业考试内容数字化、结构化和批量接入效率低的问题，为平台持续扩充高质量题库资产提供了底层支撑。 访问链接：https://xujie.ywsfs.cn/

花几天做了一个视觉故事生成平台MVP，可以自动生成互动故事，类似视觉小说。用户可以配置故事大纲，后端自动生成相关素材、故事剧情。剧情逻辑自洽、过渡自然、角色人设一致。支持多分支、剧情回溯、自动存档、实时剧情生成等特性。

为解决长篇小说创作中世界观不一致、角色行为矛盾、情节烂尾等痛点，开发的一款AI多智能体协同写作工作台。核心功能包括： 多智能体分工协作：系统内置架构师（负责大纲与世界观设定）、写手（负责章节生成）、逻辑校验员（检查前后矛盾）和润色师（提升文笔）四个AI角色，各司其职。 记忆与伏笔管理：通过向量数据库实现角色、事件、物品的持久化记忆，自动检测新内容与已有设定的冲突，并能追踪和管理伏笔的埋设与回收。 项目管理：支持多部小说同时创作，提供章节编辑器、对话助手、去重检查等辅助工具。 用户只需提供初步创意，系统即可辅助完成从大纲、正文到润色、校验的半自动化长篇小说创作流程。

完成工程建材垂直领域 AI 询价 Agent 全功能上线，覆盖平台全量价格数据库，支持全品类建材多维度智能询价与多轮上下文问答，成为易择网核心功能模块。 搜索能力大幅升级：通过 LLM 语义解析与意图识别优化，平台搜索匹配准确率提升超 40%，综合召回率实现显著优化，解决了用户非标表述的检索匹配难题。 用户体验与留存提升：对话式交互与快捷筛选功能落地，将用户单次询价操作路径缩短 60%，大幅降低使用门槛，有效提升了平台用户留存率与功能使用频次。 服务稳定性达标：基于容器化的架构设计，核心接口平均响应时延控制在300ms 内，保障高并发场景下服务可用性达99.9%。

面向企业后台的AI Copilot侧边栏，采用react18+ts+css构建。支持多语言对话，流式对话。 AI 工程化： 开发支持 SSE 流式协议的 AI 侧边栏，集成 Vercel AI SDK 提升响应速度与稳定性。 复杂交互： 实现 AI 意图识别后的表单自动填充功能，支持 Markdown 与动态图表的高性能同步渲染。 健壮性优化： 解决 Nginx 缓存导致的流式失效问题，配置 X-Accel-Buffering 确保毫秒级响应。 组件封装： 封装 AI 原生 UI 组件库（如智能气泡、语音输入），支持多系统平滑嵌入与样式隔离。

项目定位：以"网文自动生成"为题材，跑通 RAG+ 多 LLM Agent+ LLM-as-judge全链路的个人演示项目。核心目的不是做商业产品，而是通过 5 阶段持续迭代探索 LLM / Agent / Prompt 工程的能力边界，输出可迁移的产品判断，当前为完全完成整体迭代，部分功能待后续迭代。