人工智能 网站 软件定制 案例

1、立项背景和目标： 随着人工智能技术的快速发展，各类AI模型（如大语言模型、图像生成模型等）的应用需求日益增长。然而，普通开发者和企业在使用这些AI模型时面临以下挑战： 技术门槛高 ：需要掌握复杂的API调用和模型管理技术 部署复杂 ：本地部署AI模型需要大量计算资源和专业知识 成本高昂 ：使用商业API服务费用较高，自建基础设施投入大 集成困难 ：不同模型的API接口不统一，集成到现有系统困难 本项目旨在构建一个 统一、易用、高效的AI模型访问平台 ，主要目标包括： 降低使用门槛 ：提供简单易用的Web界面，无需编程知识即可使用AI模型 统一接口标准 ：封装不同AI模型的API，提供统一的调用接口 支持本地部署 ：支持Ollama等本地AI模型部署方案 实时交互体验 ：提供类似ChatGPT的流式对话体验 开源可扩展 ：采用开源技术栈，便于二次开发和功能扩展 2、软件功能和核心模块： 前端模块： 聊天界面 ：仿DeepSeek风格的现代化聊天界面 会话管理 ：支持多会话创建、切换和删除 模型选择 ：可视化模型选择界面，支持多种AI模型 实时流式响应 ：支持AI模型的流式响应显示 代码高亮 ：集成Markdown渲染和代码语法高亮 复制功能 ：一键复制代码和文本内容 后端模块： API网关 ：统一的RESTful API接口 会话管理 ：用户会话的创建、存储和管理 模型适配器 ：适配不同AI模型的后端接口 流式传输 ：支持Server-Sent Events (SSE) 流式响应 配置管理 ：灵活的服务器配置和模型配置

1、项目开发背景：项目采用现代 Web 技术栈，结合人工智能技术，为数据库教学提供创新性解决方案。支持多种数据库类型，具备完整的用户管理和权限控制体系。 项目开发目标：提供给大学课堂使用，用于数据库课程教学，实现智慧课堂交互‘ 2、软件功能、核心模块的介绍： 这是一个基于 Django 和 FastAPI 构建的智能数据库教学辅助平台，旨在帮助学生学习 SQL 和数据库知识。集成了sqlmcp,ai智慧交互，ER图智能生成、sql实验室等功能。 3、 模块： Django 主服务 (mcp_sql_project): 用户管理、会话管理、WebSocket 通信、数据存储 FastAPI 服务 (mcp_service):自然语言转 SQL 的 AI 服务

这是一个用于快速开发的一个完整的后台管理框架，包含了一切企业管理后台系统的基础功能 Ren 是一款基于 Spring Boot 3 + Vue 3 前后端分离架构的现代化后台管理系统框架。其核心目标是提供一套功能丰富、易于二次开发的“脚手架”，极大降低从零搭建管理后台的成本。 核心功能模块包括： 1. 系统权限管理：精细化的用户、角色、菜单、部门、岗位权限控制，支持数据权限范围设置。 2. 系统监控：实时监控服务器状态、Redis缓存、在线用户，并可强制下线用户。 3. 定时任务：集成Quartz，可视化配置与管理定时任务。 4. 系统工具： - 代码生成器：一键生成前后端代码，大幅提升CRUD开发效率。 - 表单构建器：通过拖拽方式快速生成前端表单页面。 - 系统接口：基于Swagger 3的自动化API文档。 5. 日志管理：完整的操作日志与登录日志记录。 6. 主题切换：支持多主题（如蓝白、纯黑）动态切换，易于自定义扩展。 7. 通过SpringAI集成了AI对话功能，后续还会加入AI数据统计等等功能 项目特点： 采用清晰的模块化设计，代码注释详尽，并规划了支付集成、工业协议对接等可插拔功能模块，兼顾了开箱即用性与高可扩展性。

1.该平台是服务于各省市教育厅、教育局、学校、高校的一体式平台。 2.包含安全任务、平安校园评估、智能填报、隐患、专项检查、假勤管理、三防建设、智能办公等功能。 3.项目由主平台和各个子系统组成，每个子系统对应一个功能模块，使用微应用的方式嵌入主系统。

基于瑞芯微 AI 智能算力盒子，依托 Python、C++ 神经网络模型技术，搭建工业级全流程追溯系统。集成嵌入式 AI Box、雷达、传感器等异构设备，借助 LoRa 网络与 MQTT 协议，实现充装现场稳定的数据采集、实时进行分析语音智能播报，数据定时上传及视频流历史截取回放。

基于 AI 视觉识别的饮食分析平台。用户上传食物图片，系统自动识别食物名称、重量、热量及营养成分（碳水、蛋白质、脂肪），并提供饮食记录、数据分析、个性化建议等功能。 核心功能： AI 智能识图（自动识别热量和营养成分） 饮食记录管理（历史记录、详情查看） 数据分析（今日统计、周报、趋势图表） 个性化建议（基于身体数据和饮食历史） 身体档案（BMR/TDEE 计算、每日推荐摄入量）

1. 此项目旨在为日本旅客提供智能化、个性化的签证申请辅助服务。传统签证申请流程复杂、信息分散，尤其对非英语母语者存在语言与流程障碍。项目目标是通过AI聊天机器人，为用户提供一站式的签证信息查询、材料清单生成与文件上传服务，显著提升申请效率与用户体验，同时确保数据安全与多语言支持。 2. 系统核心为基于Microsoft Bot Framework SDK开发的AI聊天机器人，具备以下功能模块： a. 智能对话引擎：集成Azure OpenAI，支持自然日语交流，理解用户出行意图与个人情况。 b. 个性化签证清单生成：根据用户输入的目的地与个人资料，动态生成所需材料清单。 c. 自适应交互界面：使用Adaptive Cards引导用户逐步填写信息、上传文件。 d. 安全文件管理：通过Azure Blob Storage实现护照、签证相关文件的安全上传与存储。 e. 规则引擎与条件流程：后端逻辑支持不同国家的签证规则匹配与动态对话跳转。 f. 前端集成：通过Bot Framework Web Chat嵌入React前端，提供流畅的对话界面。 3. 用户启动聊天机器人后，系统首先进行身份与出行意图识别，随后引导用户选择目的地、出行类型等关键信息。基于输入，系统调用规则引擎生成个性化材料清单，并通过Adaptive Cards引导用户逐一确认与上传文件。

基于YOLO v12的模型检测 出于兴趣自做，一开始用于游戏自动化程序做物体检测实现自动操作，后个人爱好开发基于各种物体的检测。可深度自定义检测目标，个人定制和训练个性化的目标检测功能。目前集成训练模块，训练非常简单，有手就行。 注：---------------------非商业用途

项目描述：利用云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，支撑经济社会发展及政府数字化转型的开放式智能平台，是新型智慧城市建设的重要基础设施。主要服务永康市各政府部门的工作人员。 所用技术：Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、MySql、Redis、MybatisPlus、Kafka、Minio、Elasticsearch、Flowable、Xxl-job、Vue

校园智聘推荐系统 基于 Django+MySQL 技术栈打造的校园招聘全流程平台，连接高校学生与企业实现 “一站式招聘岗位推荐服 务”，获湖北省中银杯“新一代信息技术赛道”三等奖。 全栈架构与模块开发：  后端：采用 Django 4.2.9 搭建 RESTful API 服务，设计个人用户、企业用户、数据大屏三大模块数据库 模型（简历、职位等），通过 Django ORM 实现数据持久化与高效查询；  前端：使用 HTML5、CSS3、Bootstrap+jQuery 构建响应式界面，完成简历编辑、职位发布、数据可视 化页面的交互开发；  部署与优化：配置 Nginx+Gunicorn 实现生产环境部署，通过 MySQL 索引优化与静态资源缓存策略保 障平台高可用。 大模型的集成与应用：  通过线上接入热门模型的 api，以及使用 ollama 本地部署 deepseek，qwen2.5 等多种大模型，实现了 AI 简历诊断，AI 问答助手等功能。 智能推荐系统：  独立设计 “简历 - 职位” 内容型推荐引擎，集成 jieba 分词、scikit-learn（TF-IDF + 余弦相似度），通 过技能标签、实习经历等特征权重优化，匹配准确率提升 40%，实现学生与企业高效双向匹配。 数据可视化：  基于 ECharts 开发实时招聘数据大屏，覆盖 “人才供需趋势、职位技能热度、地域分布热力图” 等维度， 支撑企业可视化决策。

1. 立项背景和目标 颌骨囊肿作为口腔颌面外科常见疾病，其诊疗依赖 CBCT 三维影像，但传统手动标注方式工作量大、易受边界模糊等因素干扰，且基层医疗机构面临设备与专科医生匮乏的困境，导致诊疗效率低、水平参差不齐。同时，传统单模态分割模型存在泛化能力有限、漏诊率较高等问题。本项目旨在融合人工智能与医疗技术，开发基于多领域特征增强的颌骨囊肿 CBCT 分割系统，实现囊肿精准识别、量化分析与全流程诊疗支撑，减轻医生负担，提升诊疗精准度与效率，推动智能医疗技术在口腔领域的落地应用。 2. 软件功能、核心功能模块的介绍 软件核心围绕 “精准分割 + 临床适配” 构建两大核心模块：一是 2D 交互查看模块，支持切片导航、多视图对比、置信度统计与图像参数调节，可快速定位囊肿核心层、核验分割结果可靠性，适配医生观察习惯；二是 3D 可视化模块，提供基础囊肿模型、结合 CT 轮廓模型等多类型立体模型，自动计算囊肿体积等量化数据，支持旋转、缩放等交互操作，直接服务病情评估与术前规划。核心功能覆盖囊肿分割、量化分析、可视化展示、数据兼容等，实现从诊断到治疗的全流程支撑。 3. 业务流程、功能路径描述 业务流程以临床诊疗需求为核心：首先医生上传 CBCT 影像数据，系统自动调用 GCT-Net 双模态模型进行囊肿分割，融合图像特征与文本语义特征生成精准分割结果；随后进入 2D 交互查看环节，医生可通过切片导航、多视图对比核验分割准确性，借助置信度统计聚焦重点区域，通过参数调节优化观察效果；接着可切换至 3D 可视化模块，生成立体模型并获取量化数据，辅助制定个性化手术方案；最后分割结果与 3D 模型可导入现有医疗系统，用于病历存档、多科室会诊及术后评估，形成 “数据上传 - 智能分割 - 交互核验 - 诊疗应用 - 数据归档” 的完整功能路径。

1.智能对话交互：依托 AI 大模型，支持多轮自然语言对话，精准理解用户咨询意图，实时提供个性化解答。 2.全场景服务覆盖：涵盖售前咨询、售后问题处理、订单查询等场景，满足不同业务环节的用户需求。 3.智能工单流转：自动识别复杂问题，生成工单并分配至对应人工客服，实现人机协同服务。

基于AI Agent的企业级智能问答项目，包含知识库构建、检索、对话管理、问答生成和智能问数等功能，检索模块包含稀疏检索和语义检索两路，然后进行交叉模型的重排序进行打分，问答生成根据需要生成提示词作为大模型输入。

1、项目背景：在人工智能、深度学习及高性能计算领域，GPU服务器已成为关键基础设施。本平台提供的GPU服务器租用服务，通过弹性资源配置与按需付费模式，有效解决了中小企业及开发者在硬件采购、运维管理中的痛点。我们的目标是提供最易用、实惠、强大的GPU云平台，助力人工智能的学习与开发。 2、 功能介绍： - 深度学习模型训练：支持TensorFlow/PyTorch框架，内置多个cuda版本选择，开机即用，省去环境配置环节，用户专注于训练任务，降低成本的同时，也可以提高效率。 - 一键部署：支持通过Web界面或API快速创建GPU实例，无需复杂配置。 - 多机型选择：覆盖NVIDIA从入门级到旗舰级的GPU型号。 - 弹性扩展：支持按需扩容或缩容，适应业务波动。 - 安全隔离：提供VPC网络、安全组及密钥管理，保障数据安全。 - 多种使用模式：支持容器、虚拟机的云实例，支持jupyter网页式、ssh、远程桌面等方式连接。 - 在线充值：支持微信、支付宝支付，随时完成自主充值。 - 灵活计费：支持按小时、包年、包月等计费方式，可根据实际任务需要灵活选择与切换。

一站式全栈可观测平台，在一个网站就可以监控你的前后端 包含指标 日志 trace 调用图 session&replay 告警等功能 指标：比如说服务的请求量，成功率等等 日志：服务运行日志，自定义日志 调用图：查看多个服务之间的调用关系 trace: 全链路追踪接口调用 sessionReplay: 可以像视频一样查看用户当时的页面

基于网络安全领域的大模型微调 本项目聚焦网络安全领域大模型定制化微调，旨在解决通用大模型在安全场景下专业性不足的问题。核心基于Llama2等开源基座模型，依托包含漏洞分析、攻防对话、安全日志解析、恶意代码研判的专属数据集，通过Transformers框架实现模型微调。流程涵盖数据预处理（分词、截断、格式化）、训练参数配置（批次大小4、3轮训练、GPU加速）、模型训练与验证，最终输出适配网络安全场景的专用模型。微调后的模型可精准理解安全领域术语，高效完成漏洞研判、攻击行为分析、安全问答等任务，大幅提升网络安全运营与应急响应的智能化水平。

（一）定制化Python爬虫开发 1. 全场景数据采集定制 ​ - 支持网页、APP接口、小程序、API接口等多源数据采集，适配静态页面、动态JavaScript渲染（Vue/React）、反爬机制（验证码、IP封锁、Cookie验证）等复杂场景。 ​ - 可定制数据字段提取、格式转换（Excel/CSV/JSON/数据库直连）、定时采集、增量更新等个性化需求。 ​ 2. 反爬策略深度适配 ​ - 内置IP池自动切换、User-Agent随机伪装、请求频率控制、Cookie池管理等基础反爬方案； ​ - 针对高难度反爬场景（滑块验证、短信验证、设备指纹识别），提供定制化破解方案，确保爬虫稳定运行。 ​ 3. 爬虫性能优化 ​ - 支持多线程、多进程、异步协程（aiohttp）优化，提升采集效率； ​ - 实现断点续爬、异常重试、日志监控功能，避免数据丢失，便于问题排查。 （二）高强度代码加密混淆 1. 多层级混淆防护 ​ - 基础混淆：变量名/函数名/类名随机替换（支持自定义规则）、代码逻辑打乱、冗余代码插入、注释清空； ​ - 进阶混淆：控制流扁平化（嵌套分支重构）、指令乱序、字符串加密（Base64/AES/RC4）、常量加密隐藏； ​ - 高强度混淆：虚拟机保护（将核心逻辑转为自定义字节码）、反调试（禁止断点调试、检测调试工具）、反编译防护（防止PyInstaller打包后被反编译）。 ​ 2. 爬虫专属混淆优化 ​ - 针对爬虫核心逻辑（请求参数构造、反爬策略、数据解析算法）重点加密，避免核心思路泄露； ​ - 保留爬虫运行效率，混淆后不影响采集速度与稳定性。 ​ 3. 多格式输出支持 ​ - 支持.py源码直接混淆、.pyc字节码加密、PyInstaller打包后exe/elf文件加固，适配Windows、Linux、Mac多系统。 （三）附加增值服务 1. 售后技术支持：提供1-3个月免费bug修复、爬虫反爬策略更新适配、混淆方案优化； ​ 2. 个性化定制：根据客户需求整合代理IP、验证码识别接口、云存储等第三方服务； ​ 3. 教程文档配套：提供混淆后代码使用说明、爬虫部署教程、常见问题排查手册。 三、服务优势 1. 技术专业性：深耕Python爬虫与代码安全领域，适配各类复杂场景，拒绝“通用化模板”，每单均为定制开发； ​ 2. 安全可靠性：加密混淆方案经过多轮反编译、反调试测试，确保代码难以破解，爬虫稳定抗封； ​ 3. 高效响应：快速对接需求，明确开发周期（简单需求1-3天，复杂需求3-7天），支持加急开发； ​ 4. 灵活合作：支持“爬虫开发+加密混淆”一站式服务，也可单独承接爬虫开发或代码混淆需求，按需求定价。 四、适用客户 - 开发者/编程爱好者：需要定制特定场景爬虫，或希望保护自己的爬虫代码不

立项原因：传统企业办公流程中，员工填写各类业务表单（如用车申请、物资领用）需反复查找字段、手动输入，耗时长、易出错，且流程割裂。 行业场景：在大型能源国企的数字化转型背景下，存在大量标准化业务流程需提效。本项目针对华能内部办公场景，通过对话式AI实现“口述即填表”，将传统纸质/电子表单流程升级为智能交互流程，提升员工体验与行政效率。

该产品定位为“餐饮数据分析专家系统”，背景是餐饮门店数据（菜品、利润、库存、指标波动等）分散且分析门槛高，依赖人工出报表效率低。目标是让经营人员用自然语言直接发起分析，系统自动生成专业提示词并调用数据接口获取结构化结果，再通过多模型分层分析输出可读的 Markdown 报告。核心模块包括：专家模式（提示词选择/自动生成、SSE实时日志、深度报告）、助理模式（多轮对话、历史保存、图片上传分析）、提示词库管理（prompt.json）、报告下载与展示。典型流程：前端选择/生成提示词→后端按ID加载prompt→调用报表API取数并做空结果重试→按菜品整合并分块并行分析→汇总生成报告→前端展示与保存对话

随着工业 4.0 与智能制造的快速发展，目标检测技术在质量检测、安防监控、自动驾驶等领域的需求呈爆发式增长。然而，传统的深度学习模型训练流程存在以下痛点： 技术门槛高: 需要专业的 AI 工程师进行数据标注、模型训练与调参 流程碎片化: 数据管理、训练执行、模型部署分散在不同工具中 资源利用率低: GPU 资源调度缺乏可视化管理，成本难以控制 本项目旨在打造一个低代码、可视化、一站式的目标检测平台，让业务人员也能快速构建和部署AI 检测模型。 #### 1️⃣ 数据集管理模块 - 支持多种标注格式导入（YOLO、COCO、VOC） - **智能图像预处理**: 自动缩放至 640×640，保持宽高比 - 异步批量处理，支持万级样本数据集 - 数据增强配置：旋转、翻转、色彩抖动等 #### 2️⃣ 模型训练引擎 - 基于 **Ultralytics YOLOv8/v11** 系列模型 - 可视化超参数配置：epochs、batch_size、learning_rate 等 - **实时训练监控**: loss 曲线、mAP 指标、GPU 利用率 - 智能错误诊断：GPU 内存溢出自动提示解决方案 #### 3️⃣ 检测推理服务 - 单图/批量图像检测 - 置信度阈值可调节 - 检测结果可视化与导出 - RESTful API 接口，支持第三方系统集成