投资系统

面向民宿商家的 SaaS 多租户平台，商家注册入驻后可以管理自己的民宿房源、房间、订单、评价和分销。C端用户通过微信小程序浏览、搜索、预订民宿，支持在线支付、优惠券使用、评价打分、分销推广等功能。平台方通过总管理后台统一管理所有租户、审核入驻申请、配置平台规则。

基于AI大模型的智能客服系统，帮助企业实现自动化客户服务、意向客户识别和营销转化。 AI对话模块 基于DeepSeek大模型的智能问答，支持知识库上下文和对话历史 知识库管理 用户可创建、编辑、删除专属知识库，AI可结合知识库回答问题 访客管理 访客手机号登录、身份绑定、邀请码推广、积分奖励体系 CRM客户管理 访客列表、状态跟踪（待联系/跟进中/已成交/无效）、跟进记录 钩子引擎 意向识别系统，通过关键词匹配识别客户购买意向，自动触发营销话术 角色系统 支持自定义客服角色和prompt模板，实现个性化对话风格 配额/积分系统 免费问答次数、积分抵扣、邀请好友奖励积分 管理员后台 用户管理、统计数据、知识库审核、配额调整，可实现接入到主流平台，下程序等.

业务： 1、供应商全生命周期管理（SRM 核心差异化业务） 2、采购全流程 R2P 业务闭环（需求→寻源→订单→履约→对账付款） 功能： 1、供应商入驻准入 2、供应商动态管理 3、供应商绩效考评（季度 / 年度） 4、优化与淘汰 5、采购需求管理（内部发起） 6、寻源定价业务（多模式线上化） 7、采购合同管理 8、订单协同履约（采供双向协同核心） 9、对账、发票与财务结算（资金流闭环）

- **基础聊天界面（GUI）** - 底部多行输入框：输入问题或聊天内容。 - 聊天消息展示区：按时间顺序显示对话，区分用户消息和 AI 消息。 - 发送按钮：点击后把输入内容发给 AI，并清空输入框。 - **与 DeepSeek 模型的问答能力** - 使用 HTTP POST 调用 DeepSeek 的聊天接口，将用户输入和历史对话一起打包为 JSON 发送。 - 解析 DeepSeek 返回的 JSON，提取模型回复文本。 - 将 AI 回复渲染为聊天气泡插入到界面中。 - **多轮对话与历史记录** - 在内存中维护一份对话列表，作为后续请求的上下文。 - 每次对话自动保存为本地 JSON 文件，包含消息角色、内容、时间戳和头像路径。 - 左侧“历史对话”列表可以随时打开旧对话并恢复到聊天窗口。 - **多模式 / 自定义模式** - 内置多种预设模式（如专业 / 简洁 / 友好 / 分析 / 创意等），适合不同场景。 - 支持完全自定义： - 自定义人设（System Prompt）：决定 AI 的说话风格和角色定位； - 专属欢迎语：每个模式有自己的欢迎文案； - 模式持久化：自定义模式保存在本地 properties 文件，下次打开仍然存在。 - **推荐问题按钮** - 每次 AI 回答后，根据内容自动生成 1~3 个可能的后续提问。 - 以按钮形式展示，点击即可直接继续追问，适合不知道该问什么的时候。 - **停止按钮（中断当前回答）** - 当 AI 正在生成长回答时，可以点击输入框旁的“停止”按钮终止本次请求。 - 停止后会立即恢复输入状态，并插入一条“回答已被中断”的系统消息。 - **对话管理与清理（在其他图片有体现故没放图）** - 顶部工具栏的 `➕` 按钮：新建一个空白对话，不影响已有历史记录。 - 顶部 `🗑️` 按钮：清空当前对话，并删除对应的历史对话文件。 - 左侧历史列表每一项右侧有小 `❌` 按钮，可以删除整条历史对话（包含对应 JSON 文件）。 - 聊天区中，每条消息右键菜单提供“删除该消息”，只移除当前气泡，不影响其他消息。 - **现代化界面与 Markdown 渲染** - 气泡式聊天布局，左右对齐区分用户和 AI。 - 支持 Markdown：代码块、列表、加粗等都能正常显示，更适合技术类答案。 - 支持深色/浅色主题、字体大小调整，让阅读更舒适。

随着人才招聘市场的持续扩大，区域间岗位供需分布不均、行业招聘趋势难以直观量化等问题日益突出。传统的人工统计方式不仅效率低下，且无法实时反映招聘市场的动态变化。本项目旨在构建一套面向高校及人才服务机构的招聘数据智能采集与可视化分析平台，通过对公开招聘数据的自动化采集、结构化清洗与多维度可视化呈现，帮助用户快速掌握区域招聘态势与行业热门需求，为人才培养方案优化与就业指导决策提供数据支撑。 软件核心功能涵盖：多职业类别的自动化数据采集与增量更新；招聘信息的结构化解析与持久化存储；基于行政区划的招聘分布统计；热门专业需求的中文分词与词频分析；多图表联动的一站式可视化展示。 核心功能模块包括： 数据采集模块：基于 HTTP 协议对目标招聘平台的公开接口进行规范化请求，支持按职业大类分类采集，自动处理分页逻辑与异常中断恢复，实现数据的完整拉取。 数据清洗模块：对原始 JSON 数据进行字段过滤与格式标准化，统一行政区划名称（如将简称映射为全称），解决同源数据中的命名不一致问题，确保统计口径统一。 统计分析模块：利用 pandas 对清洗后的数据进行聚合运算，按省市维度统计岗位数量分布，生成结构化的排名数据，支持多职业类别的横向对比。 文本挖掘模块：引入 jieba 中文分词工具，对岗位专业要求进行分词处理与词频统计，提取高频需求关键词，构建行业热门技能画像。 可视化展示模块：基于 pyecharts 引擎生成交互式柱状图、词云图等多类型图表，采用 Tab 页签形式实现多图表联动展示，最终输出为独立 HTML 文件，便于跨平台浏览与分享。 业务流程描述：用户在交互界面选择目标职业类别（支持单类别与全类别批量模式）；系统根据选择触发采集任务，按分页策略拉取招聘数据并落盘为 JSON 文件；采集完成后自动进入数据清洗流程，完成行政区划名称标准化与空值过滤；清洗后的数据进入统计引擎，按省市维度聚合计算招聘人数；同时，文本挖掘引擎对专业要求字段进行分词与词频统计；最终，可视化引擎将统计结果与词频结果分别渲染为柱状图与词云图，整合至同一 HTML 页面的不同 Tab 页签中，用户通过浏览器即可查看完整的分析结果。