云服务/云平台 软件定制 案例

帮助健管师管理医院开单患者，全程跟踪患者治疗恢复过程。提供随访、质控点评，患者管理成效分析等功能；对接院内的各种需求，包括支付系统、各个科室数据统计等。帮助抽取各个业务系统的数据和医院的数据，进行ETL处理，再进行数据可视化展现和报表分析；并对原业务系统的耗时报表进行优化；对患者的数据统一采集处理，对业务提供精准分析。

帮助标准制定者，把标准制修订的过程搬到线上管理；通过文本编辑器编写、修订标准内容，并且通过dita格式数据转换发布机制，可以发布成pdf、html等格式；并关联了标准立项、征求意见、标准报批、标准归档等流程；还能对标准贯彻行为进行管理

1、主要实现国内公域和私域各大销售平台商品和订单链路对接 2、自动完成和供应链体系订单体系结算 3、完成上游服务系统体系收单 4、智能发货物流信息回传至客户端 5、实现商品数据隔离管理，不同分销渠道价格管控

YAC系统是云奥赛凡内部 devops 平台，主要功能包括持续构建、持续发布、配置管理、多维度智能扩缩容以及监控平台服务运行状态、智能告警等等功能。其中我主要负责 jenkins 技术实现方案与开发、集群内agent 功能开发，prometheus监控集成，详细内容如下 1：调研 jenkins 部署、使用方案以及功能开发 2：集群内 agent 功能开发，配置管理、容器伸缩、容器事件上报、容器日志、路由管理、智能扩缩容以及容器状态异常告警功能 3：平台的日常维护和迭代、线上服务异常提供技术支持 涉及相关技术栈：jenkins、docker、k8s、client-go、prometheus、kafka、grpc

电商的系统功能有：商品管理、订单管理、支付管理、物流管理、客户管理。商品管理包括商品信息录入、更新和下架；订单管理涉及订单接收、处理和发货；支付管理包括在线支付接口设置和付款状态管理；物流管理涉及配送信息录入和查询；客户管理包括客户信息管理和售后服务。

物联数据采集展示系统，针对建材行业、仓储管理行业、生产制造行业等提供工业现场数据采集及展示的平台，以满足企业（工厂）在不同时段、不同场景条件下的使用需求。功能模包含：企业管理、系统用户、筒仓档案、设备档案、系统管理、统计报表。将企业（工厂）现场的设备数据，通过边缘网关采集到数据平台，通过图形化方式展现。

一、业务描述： 智慧园区、生产配送企业关于出厂报告、质检报告、合格证的自动生成和打印。 二、功能介绍： 1、建立资料和配料材料的自动匹配规则，和触发条件，实现资料自动打印。 2、可自定义资料打印格式； 3、可配置模板和计算公式； 4、可设定打印规则。 5、分配可打印、取票的账户。

一、业务描述： 用于文件、票据、外卖、个人用品等物品的临时存放，存放规则根据用户场景自定义。 二、功能介绍 硬件集成：触摸屏、扫码器、身份证读取器、IFID读写器、打印机、摄像头等。 软件功能：存取规则设置、扫码开柜控制、触屏状态查询、权限配置、人脸认证等。

对企业销售订单、供货计划、生产BOM、材料耗用的实际业务进行梳理，提供平台信息化解决方案。同时通过大数据处理、企业设备运行效率分析，实现材料需求自动体现、生产MES无缝对接、物流自动调度等具有较高应用价值的云平台功能。

1.民航大数据平台项目旨在解决民航数据分散、标准不统一的问题，构建统一的民航数据平台，形成行业标准参数和指标体系，实现"让业务少做配置和修改就能完成绝大部分业务"的目标。 2.系统分为三个核心子系统：业务系统、大数据集群和采集系统，实现民航运行数据的采集、存储、计算和管理。业务系统提供租户、用户、角色管理及数据源管理、任务管理等功能；大数据集群作为核心存储与计算系统，提供数据接入、存储、指标计算、查询及任务调度；采集系统负责对接各航空公司，获取QAR文件、飞行计划、ACARS报文、气象报文等运行数据。 3.业务流程为：Agent从航司系统获取原始数据→采集系统对接并存储数据→大数据集群进行分析计算→业务系统提供管理界面和数据服务，形成"数据采集-存储-分析-应用"的完整闭环，实现民航运行数据的标准化、规范化和高效利用。

一、立项背景和目标​ 随着云计算技术的飞速发展，企业对云资源的需求日益增长。传统云资源计费方式存在计量不精准、计费规则固化、高并发场景下响应迟缓等问题，难以满足用户多样化的计费需求，也给云服务提供商的运营管理带来不便。基于此，云资源计费系统立项开发，核心目标如下：一是实现云资源使用数据的实时精准计量，确保计费数据的准确性；二是支持灵活的计费规则配置，满足不同用户的定制化需求；三是保障系统在高并发场景下的稳定运行与弹性扩展，提升用户体验；四是通过高效的数据管理，降低系统运维成本，提高运营效率。技术栈选用 Java、Spring Boot、k8s、MySQL、Redis，为目标实现提供支撑。​ 二、软件功能及核心功能模块介绍​ 系统核心功能模块围绕 “计量 - 计费 - 管理 - 支撑” 构建，各模块依托技术栈实现高效运作：​ 资源计量模块：基于 Java 多线程技术与 Spring Boot 框架开发，实时采集云资源（CPU 使用率、存储 IO、网络带宽等）的使用数据，按秒级频率获取数据并进行初步清洗，确保数据时效性与准确性。采集到的实时数据先暂存于 Redis，避免直接访问 MySQL 造成数据库压力。​ 计费规则管理模块：支持按时长、流量计费、按需付费等多种规则配置。规则数据存储于 MySQL，借助 Spring Boot 的接口实现动态更新，无需重启系统即可生效，满足用户灵活调整计费方式的需求。​ 账单生成与管理模块：根据计量数据与匹配的计费规则，自动计算费用并生成日 / 月账单。账单数据持久化存储于 MySQL。模块还支持账单导出、异常账单排查等功能，方便用户与运营人员管理。​ 容器化部署与弹性支撑模块：基于 k8s 实现系统容器化部署，实时监控各模块负载（如 CPU 使用率、请求量）。当负载过高时，k8s 自动扩容 Pod 实例；负载降低时，自动缩容，实现资源高效利用，保障系统在高并发场景下的稳定运行。​ 三、业务流程及功能路径描述​ 数据采集路径：用户使用云资源→资源计量模块通过 Java 多线程采集资源使用数据→访问 MySQL获取数据。​ 计费计算路径：计费规则管理模块从 MySQL 读取用户配置的计费规则→按规则计算实时费用→计算结果同步至MySQL。​ 账单生成路径：每日固定时段（凌晨 2 点）→系统同步全量计量与费用数据至 MySQL→按计费规则自动生成日账单→更新用户账户余额信息。​ 用户查询路径：用户发起账单查询请求→从 MySQL 读取数据→获取数据后返回给用户。​ 弹性扩展路径：k8s 监控系统各模块负载→当 CPU 使用率超阈值或请求量激增→自动增加 Pod 实例数量→负载下降后，自动减少 Pod 实例→实现系统弹性伸缩，保障稳定运行。​

1、工业化生产地图3D资料，车道级地图 2、打造和探索全新的地图模式，能够显示车道级地图位置，能够展示为自动驾驶技术提供导航支撑 3、为普通机车导航提供车道级导航数据 4、高效的实时生成技术，能够高效的更新车道级地图，保证地图的持续化更新

基层医疗服务平台包含：居民健康档案管理系统 ，身心健康监测预警系统，居民身心健康管理系统，家庭医生服务支持系统，居民健康随访管理系统，健康信息发布系统，预约挂号系统，服务反馈与评价系统，在线诊疗系统，AI疑问识别系统。

基于RAG的企业级AI应用 1.数字员工：搭建知识库，回答相关问题，通过工作流编排，实现不同场景的AI对话的分类。 2.行政制度场景：提供一站式制度问答/办事服务。对于大企业，规章制度会分子公司、部门有所不同、需要有权限隔离。支持对接客户的权限系统对权限进行隔离。规章制度通常有较多跟规则相关的复杂表格，对复杂的表格的解析有专项优化。针对规章制度相关问答专项优化（例如问一个具体案例，差旅标准）。从文档中自动提取及配置办事入口，为用户推荐。 3.智能审批：AI助力企业审批工作流优化革新。自动纠错，提升审批通过率，用户提交审批后AI第一时间分析并反馈不合规事项，基于预审结果用户可快速进行调整，提高填写质量。重复工作自动化、提高审批效率，自动处理和审核审批流程中的文件和数据，减少人工审核成本，大大提高审批速度和效率。决策支持，降低经营风险，避免人工审核中的遗漏错判风险，提高审批的准确性和可靠性，帮助审批者做出更明智的决策。 4.产品顾问场景： 让每一个销售都成为“产品专家”。构建企业产品库，产品知识图谱，对产品名称、产品编号识别专项忧化；构建产品分英、产品特性、竞品关系相关的产品知识图谱，在产品关系推理上增强。产品特性，型号对比，竞品对比，对于产品特性的提取《阴如在复杂表格中)提取更精准；对于型号对比，竞品对比等高频问圆专项优化。销售建议生成，优秀案例自学习，基于产品手册推荐销售话术，优秀的人工回复可以沉淀自学习。 5.数据分析场景：每位客户都配备一个智能BI分析师。经营数据分析，快速问数：财务同学可自由问询各商品的收入情况，无需等待报表开发。业绩预测：通过对历史数据及增长曲线的分析，可预测企业未来的收入情况。经营建议：通过对销售数据进行多维度的分析，帮助企业寻找新的业务增长点。 6.商机挖掘。通过AI分析服务内容，从问题中挖掘新的商机，让售后变先机。

智慧水务管理平台包含水厂管理，智慧管网管理，设备管理（设备台账，设备巡检），漏损管理，水压监测仪表管理，流量监测仪表管理，告警管理（告警规则，告警信息管理），智慧水务大数据分析，数据报表管理，智慧水务数据看板等。

一、项目背景与目标 1. 背景 业务痛点： 效率低下：投资合同审核依赖人工逐字审阅，耗时长、易出错。 风险遗漏：复杂法律条款易被忽略，导致合规或法律风险。 知识沉淀困难：历史合同经验未系统化，无法快速复用。 技术需求： 通过 AI 大模型实现合同自动化解析、关键信息提取与风险预警。 结合 RAG 模型强化法律知识库检索能力，确保审核结论的权威性。 2. 目标 核心目标： 提升审核效率：将合同处理时间从数小时缩短至分钟级。 降低风险：通过 AI 识别合规性风险，减少人为疏漏。 知识管理：构建并维护私有化法律知识库，支持持续迭代。 技术目标： 搭建 端到端自动化审核流程，覆盖合同解析→风险评估→结论生成→存档全流程。 通过 OceanBase 和 MySQL 支持高并发、高可用的合同数据存储与检索。 二、核心功能模块 1. 合同解析模块 功能描述： 支持 PDF、Word 等格式合同的上传与解析。 使用 AI 文本处理技术（如 NLP）提取关键信息：合同金额、期限、双方主体、违约条款等。 技术实现： OCR+分段处理：对扫描版合同进行文字识别，结构化文本分割。 LangChain 集成：调用私有大模型对非结构化文本进行语义分析。 2. 智能审核模块 功能描述： 基于 RAG 模型对比合同内容与 知识库（如法律法规、行业模板），判断合规性。 识别高风险条款（如排他性约定、不可抗力责任划分）。 技术实现： RAG 流程： 通过 VectorDB（如 Oceanbase）检索知识库中相关法律条文或案例。 结合 私有大模型（如通义千问企业版）生成分析报告，标注风险点。 规则引擎：预设合规规则（如“禁止无限连带责任”），触发预警。 3. 知识库管理模块 功能描述： 维护 法律库（最新法规）、案例库（历史合同争议）、模板库（标准合同模板）。 支持人工标注与模型自动更新知识库。 技术实现： MySQL 存储结构化数据（如法律条文编号、条款摘要）。 向量存储库（基于 Oceanbase）：将文本转化为向量，支持高效检索。 功能路径描述 路径 1：合同上传与解析 用户操作：登录系统 → 上传合同文件（PDF/Word）。 系统处理： 路径 2：智能审核与风险分析 知识库检索： 向量检索：将合同条款向量化，与 Oceanbase 向量库中的法律条文对比。 规则匹配：触发预设规则（如检测“违约金超过 30% 是否合规”）。 风险评估： 模型推理：大模型结合检索结果生成风险报告。 路径 3：知识库更新 人工更新：管理员新增法律条文或标注历史合同案例。 自动更新： RAG 模型定期抓取监管机构网站最新法规。 通过 LangChain 将新数据向量化并写入知识库

项目目标 统一全行流程服务：通过中台思想整合分散的业务流程，沉淀共享服务，提升流程复用性和一致性。 支撑业务与办公场景：支持全行业务流程（如贷款审批、开户等）和内部办公流程（如审批、报销等），实现跨部门协同。 高性能与弹性扩展：通过容器化部署和微服务架构，应对业务高峰流量，保障系统稳定性和响应速度。 核心功能 流程定义与配置：支持业务部门自定义流程节点、规则和表单，快速适配业务变化。 全行流程可视化：提供流程监控、状态跟踪和数据分析，帮助优化流程效率。 弹性伸缩能力：基于容器化技术，动态扩展资源，应对每年业务高峰（如“双十一”、年终结算等）。 领域驱动设计（DDD）：构建核心领域模型，应对复杂业务需求的快速迭代。 核心模块 流程引擎模块： 流程定义与编排（BPMN标准支持）。 流程实例管理（启动、暂停、终止）。 服务共享模块： 共享流程服务（如权限校验、通知发送）。 用户体系集成（全行统一身份认证）。 弹性调度模块： 容器化部署（如Kubernetes集群管理）。 横向扩容与负载均衡。 领域模型模块： 核心业务对象建模（如流程节点、规则引擎）。 事件溯源与领域事件驱动。 业务流程（功能路径） 以“贷款审批流程”为例： 流程发起：业务人员通过流程中心定义贷款审批流程（节点：客户经理→风控→审批人→放款）。 流程执行： 客户提交申请后，流程引擎自动分配任务。 各节点人员通过统一入口处理任务（如风控审核风险指标）。 监控与优化： 监控中心实时查看流程状态、耗时及瓶颈。 根据数据反馈调整流程规则（如增加自动审批阈值）。 弹性扩容： 在“双十一”贷款申请高峰时，自动扩容容器节点，保障并发处理能力。

本系统是一个面向英语检定教育机构的综合管理平台，支持管理者、代理店、培训机构、学生四层角色协同操作。系统提供了从账户注册、教材发放、学生成绩管理、内容分发、到AI语音学习反馈的全流程功能。 在保证易用性的同时，系统通过自动化通知、内容管理、Whisper+ChatGPT AI发音辅导等技术手段，实现了教育管理的数字化与智能化。

## 项目概述 - 名称：飞书 AI 纪要与周报助手 - 目标客户：使用飞书的10–200人中小团队（外包/本地SaaS/教研等） - 核心价值：会议结束1分钟内生成纪要与行动项；周五自动生成周报草稿；一键发布飞书文档并在群内回链；每人每周节省2–5小时 - 差异化： - 行动项结构化（负责人/截止日期/优先级/状态/备注）并可@负责人提醒 - 周报与会议串联：周报可引用本周会议结论和行动项状态 - 成本可控：支持租户自带通义千问Key；平台Key仅兜底并限额 - 可审计：调用日志、错误日志、版本记录 - 商业模式：订阅 - 套餐：¥99（≤10人）/ ¥299（≤30人）/ ¥699（≤100人） - 超额：¥3/人/月 - 试用：7天或50次生成（取先到）；平台兜底Key日150次 ## 架构与技术选型 - 后端：Node.js + Express - ORM：Prisma（MySQL Provider） - 数据库：MySQL 8.x（utf8mb4, 时区+8） - 调度：node-cron（周五17:30默认），个人偏好可覆盖 - 队列：可选 bullmq（AI生成/发布异步化） - 日志：morgan（访问）+ winston（应用）；请求ID贯穿 - 安全：CORS、限流、输入校验（zod/joi）、.env分环境、密钥加密（AES-256/KMS） - 运维：pm2守护；ufw只开22/80/443；fail2ban防爆破；Nginx（正式环境） - 外部：飞书开放平台；通义千问（DashScope） ## 功能分层 - 适配层 - 飞书事件订阅 /feishu/events - 飞书卡片回调 /feishu/card - 飞书文档API封装（创建/写入/权限） - 业务层 - 会议纪要生成器（从“会后要点卡片”输入生成草稿） - 行动项提取与结构化管理（负责人/截止/优先级/状态/备注） - 周报生成器（通用/研发/产品/运营四套措辞） - 发布流：草稿→确认→发布文档→群回链→可选@负责人 - 支撑层 - 租户管理（套餐/到期） - App连接（飞书凭证、回调Token/EncryptKey） - Key管理（租户自带通义Key、平台兜底Key） - 调用日志/错误日志/用量统计 - 定时器（周报推送）、个人偏好（自定义时间）

本项目为房地产云采购平台，连接开发商与材料供应商，实现合作推荐、招投标、资质评估等功能，让开发商的招投标更透明、更高效。技术栈涵盖Java、PHP、Node.js、Socket.io、MySQL、Redis等。 主要模块： 基础设置 供应商管理 开发商管理 招投标管理 统计报表