业务和功能介绍
背景：
通常，工程师在处理一个汽车项目时需要提供上千个交付物，每个交付物需要参考的数据内容又分布在其余不同的交付物中，导致工程师耗费了大量时间去寻找数据和编辑数据，极大地降低了工作效率。有时一些交付物的内容需要有大量参考去进行确认，工程师们往往是查资料半小时，写数据一分钟。而一个项目往往是由多个工程师负责的，工程师们之间也存在着信息差，进一步影响着我们的工作效率。此外，不同工程师对汽车不同子系统的理解也制约着项目的推进，例如，造型设计师设计了一个独特的灯带，但工程区域分析后发现该结构无法实现量产。
大语言模型和数据库的深度结合与RAG想法的提出让我们看到了解决此场景下效率低下的可能性。与传统的逐个查找数据文件不同，AI通过调用数据库对项目的所有文件进行针对性的相似和关联查找。根据项目的进展和用户的问答不断建立自己的数据关联，记忆关键的数据节点，在工程师们需要查询数据时快速给出答案。而工具调用的出现让我们看到AI业务落地可以更近一步。借此，可以实现从AI告诉答案转变为AI直接输出答案至目标文件中。
本作品的作用为依据现场的实际流程，设计一个以汽车项目为导向的专业智能体应用系统，帮助工程师更好地编写对应项目的交付物和探索自己的想法的可行性，帮助解决传统方案下数据寻找困难、工程师交互存在代沟、交付物编写缓慢的问题，拟将交付物编写速度加快至少80%。
本系统基于Windows操作系统实现，分为前后端两个方向进行设计：
前端主要是UI界面，用来进行数据的展示，拟采用VUE3进行设计，通过HTTP协议来实现与后端内容的数据交互
后端包含向量数据库系统设计、数据、关系性数据库系统设计、文件系统设计、大语言模型与工具调用设计、前后端交互接口设计、文件数据提取与向量化配置、拟采用Chroma、Sqlite3、Minio、Ollama、LangChain、Flask、MinerU等技术栈和win32.client等windows底层接口进行实现。
本项目的创新点在于将现有技术深度和企业实际生产过程相集合，根据实际需求，定制化专有的AI调用工具和现有的企业需求进行匹配，而不是简单的基于已有项目的复制粘贴。现有的技术方案更多执着于问答交互，而运用AI对微软文档进行直接专业化编写的设计现阶段的解决方案并不多，且更没有让AI专业化地编写文档的相关设计。
本方案提出时已完成多个小的组件的测试和使用，准备进行所有组件的整合和深度测试，方案完全可行。
通常，工程师在处理一个汽车项目时需要提供上千个交付物，每个交付物需要参考的数据内容又分布在其余不同的交付物中，导致工程师耗费了大量时间去寻找数据和编辑数据，极大地降低了工作效率。有时一些交付物的内容需要有大量参考去进行确认，工程师们往往是查资料半小时，写数据一分钟。而一个项目往往是由多个工程师负责的，工程师们之间也存在着信息差，进一步影响着我们的工作效率。此外，不同工程师对汽车不同子系统的理解也制约着项目的推进，例如，造型设计师设计了一个独特的灯带，但工程区域分析后发现该结构无法实现量产。
大语言模型和数据库的深度结合与RAG想法的提出让我们看到了解决此场景下效率低下的可能性。与传统的逐个查找数据文件不同，AI通过调用数据库对项目的所有文件进行针对性的相似和关联查找。根据项目的进展和用户的问答不断建立自己的数据关联，记忆关键的数据节点，在工程师们需要查询数据时快速给出答案。而工具调用的出现让我们看到AI业务落地可以更近一步。借此，可以实现从AI告诉答案转变为AI直接输出答案至目标文件中。
本作品的作用为依据现场的实际流程，设计一个以汽车项目为导向的专业智能体应用系统，帮助工程师更好地编写对应项目的交付物和探索自己的想法的可行性，帮助解决传统方案下数据寻找困难、工程师交互存在代沟、交付物编写缓慢的问题，拟将交付物编写速度加快至少80%。
本系统基于Windows操作系统实现，分为前后端两个方向进行设计：
前端主要是UI界面，用来进行数据的展示，拟采用VUE3进行设计，通过HTTP协议来实现与后端内容的数据交互
后端包含向量数据库系统设计、数据、关系性数据库系统设计、文件系统设计、大语言模型与工具调用设计、前后端交互接口设计、文件数据提取与向量化配置、拟采用Chroma、Sqlite3、Minio、Ollama、LangChain、Flask、MinerU等技术栈和win32.client等windows底层接口进行实现。
本项目的创新点在于将现有技术深度和企业实际生产过程相集合，根据实际需求，定制化专有的AI调用工具和现有的企业需求进行匹配，而不是简单的基于已有项目的复制粘贴。现有的技术方案更多执着于问答交互，而运用AI对微软文档进行直接专业化编写的设计现阶段的解决方案并不多，且更没有让AI专业化地编写文档的相关设计。
本方案提出时已完成多个小的组件的测试和使用，准备进行所有组件的整合和深度测试，方案完全可行。
项目实现
技术栈：
前端使用VUE+Electron构建桌面化应用
后端使用Python语言，Flask用来和前端交互，实现流水展示，Minio用来存储图片和文件，用于在问答过程中展示图片、Ollama用于本地AI交互，OpenCV、LangChain用于沟通线上和Ollama并设计智能体与定制工具调用和对文档进行分片，win32用来进行windows底层设计，精准提取文档中的表格图片，sqlite结合AI用于长时间记忆关键上下文，neo4j构建知识图谱
个人奉献：
基本为个人项目，负责整个应用的实现，目前可以时间AI自动化问答，永久性记忆用户的需求，定制化查找数据，文件生成，以及多维度反思和知识图谱构建。
演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1zChGz8EbL/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click
前端使用VUE+Electron构建桌面化应用
后端使用Python语言，Flask用来和前端交互，实现流水展示，Minio用来存储图片和文件，用于在问答过程中展示图片、Ollama用于本地AI交互，OpenCV、LangChain用于沟通线上和Ollama并设计智能体与定制工具调用和对文档进行分片，win32用来进行windows底层设计，精准提取文档中的表格图片，sqlite结合AI用于长时间记忆关键上下文，neo4j构建知识图谱
个人奉献：
基本为个人项目，负责整个应用的实现，目前可以时间AI自动化问答，永久性记忆用户的需求，定制化查找数据，文件生成，以及多维度反思和知识图谱构建。
演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1zChGz8EbL/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click
示例图片视频
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智能房间管理系统
立项背景：
随着企业园区规模的不断扩大，员工出差、常驻、短期项目支援等多种住宿需求交织，导致房间资源使用混乱、分配效率低下、信息更新滞后等问题日益突出。目前房间管理主要依赖人工登记和Excel表格，存在以下痛点：
房间状态更新不及时，无法实时掌握入住与空闲情况；
员工入住需求多样，缺乏智能匹配与预测机制；
人员信息分散管理，难以统一追踪员工住宿记录；
紧急入住/退房处理效率低，影响员工体验；
缺乏数据支持，无法进行房间使用趋势分析与资源优化。
项目目标：
建设一套智能房间管理系统，实现房间资源的数字化、智能化、可视化管理，提升房间使用效率，优化员工住宿体验，支持企业后勤保障的精细化运营。具体目标包括：
实现房间信息的集中管理与实时更新；
支持员工在线提交入住申请，系统自动匹配最优房间；
提供房间使用预测与预警功能，辅助资源调度；
支持紧急入住/退房流程，提升应急响应能力；
建立员工住宿档案，实现住宿记录可追溯；
提供多维度数据分析，辅助管理决策。
业务流程与功能描述
1. 员工入住申请流程（标准流程）
员工登录系统 → 提交入住申请（填写时间、原因、偏好） → 系统自动推荐房间 → 员工确认房间 → 申请提交至审批人 → 审批人审批（通过/驳回） → 后勤管理员确认并办理入住 → 员工收到入住通知 → 入住成功
功能路径：
员工端：首页 → 入住申请 → 填写表单 → 选择推荐房间 → 提交申请
审批端：待审批列表 → 查看申请详情 → 审批操作 → 提交意见
后勤端：入住管理 → 待办理列表 → 确认入住 → 更新房间状态
2. 紧急入住流程（绿色通道）
员工电话/现场申请紧急入住 → 后勤管理员核实情况 → 系统开启紧急入住通道 → 分配临时房间 → 员工入住 → 事后补录申请与审批流程
功能路径：
后勤端：紧急入住 → 搜索员工 → 分配房间 → 一键办理入住 → 标记“需补录” → 后续补录申请与审批
3. 房间预测与预警流程（系统智能支持）
系统每日自动运行预测算法 → 分析未来7天/30天入住需求 → 生成房间可用性预测表 → 对即将满房或冲突情况发出预警 → 后勤管理员收到提醒 → 提前调整分配或协调资源
功能路径：
后勤端：预警中心 → 查看预警列表 → 查看预测图表 → 手动调整入住计划 → 系统重新计算
4. 员工退房流程
员工发起退房申请 → 后勤管理员验收房间 → 确认退房 → 房间状态更新为“空闲” → 系统记录住宿历史 → 生成住宿记录
功能路径：
员工端：我的住宿 → 申请退房 → 选择退房时间 → 提交
后勤端：退房管理 → 待验收列表 → 确认退房 → 完成操作
5. 固定房间管理（针对常驻人员）
后勤管理员设定员工固定房间 → 员工无需重复申请 → 系统自动保留房间 → 如员工调岗/离职 → 管理员重新分配或释放房间
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