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开源地址：https://github.com/daoyou-zhang/memRangeAgent ### 记忆增强检索（Memory RAG） 系统的核心是三层记忆架构的实现。情节记忆（Episodic）采用 PostgreSQL 存储，每条记录包含对话内容、时间戳、用户 ID、会话 ID 等元数据，并通过向量化技术生成 embedding，支持语义检索。语义记忆（Semantic）通过 LLM 从情节记忆中提炼，存储抽象概念、用户偏好、领域知识等，形成结构化的知识条目。程序记忆（Procedural）记录成功的工具调用序列和操作流程，支持流程复用。 向量检索基于余弦相似度算法，将用户输入向量化后，在记忆库中检索最相关的历史记录。检索结果按相关性和时间衰减加权排序，确保既考虑语义相关性，又优先召回近期记忆。通过 Redis 缓存热点查询，将 RAG 检索延迟控制在 100ms 以内。 ### 认知控制器（Cognitive Controller） 认知流程分为四个阶段：意图理解 → 上下文聚合 → 回复生成 → 学习闭环。意图理解使用独立的快速模型（qwen-flash），低温度（0.1）保证稳定的 JSON 输出，分析用户意图类别、实体、置信度和是否需要工具调用。上下文聚合从记忆服务获取用户画像、工作记忆（最近对话）和 RAG 检索结果，从知识服务获取图谱查询结果，融合成完整上下文。回复生成使用高质量模型（deepseek-v3），温度 0.5 保证创造性和稳定性的平衡。学习闭环将对话存入情节记忆，触发异步的画像聚合任务。 ### 知识图谱集成 采用 Neo4j 图数据库构建知识图谱，支持实体（Entity）、关系（Relationship）、属性（Property）的灵活建模。实体包括人物、概念、事件等，关系包括"属于"、"相关"、"导致"等语义连接。通过 Cypher 查询语言实现路径查询、社区发现、中心性分析等图算法。

该平台聚焦节水灌溉装备产业，打造集产品目录、在线交易、金融服务于一体的数字闭环体系。通过整合产业链资源，实现从研发到销售的全链路服务，提升流通效率，降低企业成本，助力政府监管与决策，推动产业高质量发展。

1.素材管理模块:支持图片、音频、视频等多种素材类型的上传、编辑、删除和审核。素材支持本地存储和阿里云OSS云存储两种方式，自动检测素材类型并分类。提供素材搜索、筛选、排序功能，支持按分类、关键词、状态等多维度查询。素材信息采用加密存储，保障数据安全。 2.分类管理模块:支持多级分类树结构，可创建父子分类关系，实现素材的层级化管理。分类支持自定义图标（Lucide图标库）和排序功能，方便管理员灵活组织素材结构。 3.用户权限管理模块:完整的用户注册、登录、认证体系，支持普通用户、VIP用户、管理员三种角色。实现基于JWT的Token认证机制，保障接口安全。用户可查看个人下载历史，管理员拥有完整的后台管理权限。 4.下载管理模块:用户登录后可下载已审核通过的素材，系统自动记录下载历史。支持本地文件和OSS云存储文件的下载，提供代理下载功能解决跨域问题。下载链接支持过期时间控制，确保安全性。 5.管理员后台模块:提供功能完善的管理后台，包括素材审核（待审核、已通过、已拒绝）、用户管理、分类管理、系统配置等功能。支持素材推荐管理，可批量上传素材，提供数据统计仪表板，实时展示用户数、素材数、下载数等关键指标。 6.平台授权管理模块:支持用户平台账号授权管理，管理员可查看、编辑、锁定用户授权信息，记录操作日志，实现完整的权限审计。 7.其他辅助功能:首页海报配置、二维码管理、素材收藏、数据缓存优化、操作日志记录等功能，提升系统整体用户体验和管理效率。

猎聘网为提升内部销售效率、实现业务流程数字化，开发了客户关系管理系统（CRM）。该系统旨在优化销售全流程，包括线索管理、商机跟踪、报价、合同签订、订单处理及项目运作等环节，帮助销售团队更好地拉新、促活、签单及后期项目运作，最终实现合同线上化率和销售沟通效率的提升。 软件功能和核心功能模块 线索管理：管理和跟踪潜在客户线索，提高线索转化率。 商机管理：跟踪和管理销售商机，优化销售策略。 报价管理：提供报价功能和报价审批流程。 合同管理：实现合同线上化，包括合同签订、审批和归档。 订单管理：处理销售订单，确保订单流程的顺畅。 项目运作：管理项目进度和资源分配，确保项目按时交付。 数据统计与分析：提供销售业绩指标的统计数据，支持决策分析。 搜索功能：通过Solr索引搜索，提供销售和产品经理所需的搜索指标看板。 业务流程和功能路径 线索录入与管理：销售团队录入潜在客户线索，系统自动跟踪线索状态。 商机跟踪：根据线索生成商机，销售团队跟踪商机进展，更新商机状态。 报价与合同：根据商机生成报价，审批通过后签订合同，合同信息线上化。 订单处理：根据合同生成订单，处理订单流程，确保订单按时交付。 项目运作：管理项目进度和资源分配，确保项目按时交付。 数据统计与分析：定期生成销售业绩指标的统计数据，支持决策分析。 搜索功能：销售和产品经理通过搜索功能获取所需数据，支持日常工作和决策。

用健康SaaS平台旨在通过整合各类健康资源，为用户、医生和健康管理机构提供一站式、全方位的健康管理服务。平台通过体检预约、健康咨询、健康报告、健康计划和体征数据查看等功能，实现健康管理服务的数字化、智能化和个性化，为用户提供更加精准的健康管理服务。

用户端 1.店铺管理（shopee,lazada,tiktok等电商平台的店铺授权操作） 2.费用管理（充值、优惠等） 3.订单管理（同步订单、订单发货、取消、创建手工订单等） 4.库存管理（申请取消仓位、申请入库、库存补货、库存预警等） 5.产品管理（采集1688、PDD等商品，编辑产品信息、图片，发布产品到跨境电商平台等等） 商家端： 1.费用管理（订单价格设置、优惠设置、拉人奖励设置、打包辅料、仓位价格等） 2.订单打包 （扫描枪订单匹配、订单商品到货状态-->订单到库状态动态匹配、打包状态更新，送仓状态更新，商品库存增减等等） 3.库存管理（仓位审核，入库审核，商品库存审核）

1、立项背景和目标 电商运营需要实时监控竞品价格、销量、评价等数据，人工收集效率低且易出错。本项目旨在自动化采集多平台商品数据，为运营决策提供数据支持。 2、软件功能、核心功能模块 • 多平台采集：支持淘宝、京东、拼多多等主流电商平台 • 关键词监控：按关键词自动搜索采集商品列表 • 价格追踪：定时抓取商品价格变化，生成价格趋势图 • 销量统计：采集销量数据，计算增长率 • 评价分析：抓取商品评价，进行情感分析 • 数据导出：支持Excel、CSV、JSON格式导出 • 告警通知：价格异常波动自动邮件通知 3、业务流程 用户输入关键词→爬虫任务调度→多线程采集→数据清洗去重→存入MySQL→定时增量更新→数据分析→生成报表→异常告警

要建立一个全面的搜索中台，我们需要从以下几个核心方面入手。首先，要明确搜索中台的核心定位和业务目标。然后，需要构建统一的数据接入与索引平台，实现多源异构数据的标准化处理。接着，必须设计可扩展、高性能的搜索内核引擎，支持复杂的查询语法和高并发访问。同时，要建立智能排序与相关性模型，并引入机器学习能力，不断提升搜索结果的准确性和用户体验。此外，还需要打造统一的搜索服务门户和管理后台，为各业务方提供便捷的接入、配置与监控能力。最后，要规划好技术架构、团队协作和持续迭代的机制，确保搜索中台能够稳定、灵活地支撑业务的长期发展。

1、项目背景：在电商平台提供线上多元个性化购物，拓展销售模式，供应市场需求 目标：实现便捷多元个性化网购，提升用户体验，促进多渠道销售和市场推广 2、软件功能：商城系统集中管理应用，包括后台管理与前台界面交互，用户可多端接入，包括网页端和小程序端，实现便捷多元个性化网购， 核心功能模块：小程序、商品、订单、用户、应用专区，其中小程序模块基本配置发布及界面布局设置，商品模块功能商品添加修改删除列表展示查询，订单模块功能各渠道订单列表展示筛选导出，用户模块功能用户列表展示搜索导出，应用专区模块功能多元化渠道网购销售，包括拼团、秒杀、还价等 3、业务流程和功能路径：需求规划分析、架构设计与开发、编码与测试、部署上线与维护

本人为计算机专业在读学生，深耕后端开发、前端开发、网络爬虫三大技术方向，具备扎实的计算机专业理论基础和落地实操能力，熟悉软件开发核心流程与数据采集全链路逻辑，能独立完成后端服务搭建、简单前端页面开发及多场景网络爬虫的设计与实现，具备良好的编程思维、问题排查能力和代码规范意识，可快速适配技术开发与数据采集相关的项目协作、实习工作。 一、后端开发能力 掌握后端开发核心技术体系，能独立完成后端服务的架构搭建、业务逻辑实现与数据交互开发；熟悉主流后端开发框架 / 语言，具备数据库设计与操作能力，熟练使用 MySQL 等关系型数据库，了解 Redis 等非关系型数据库的缓存应用；精通 RESTful API 接口的设计、开发与调试，能实现接口的参数校验、异常处理与数据返回；掌握 Linux 系统基础操作，可完成后端服务的简易部署、日志查看与服务维护，具备前后端联调的接口对接能力，能保障后端服务的稳定性与实用性。 二、前端开发能力 具备前端开发基础能力，熟练掌握 HTML/CSS/JavaScript 三大核心技术，能完成前端页面的结构搭建、样式设计与基础交互效果实现；熟悉主流前端框架 如：vue框架等，的基础使用，了解组件化开发与页面路由配置；掌握前端页面的响应式适配技巧，能兼顾不同设备的展示效果；具备前后端联调实操经验，可根据后端接口文档完成前端数据请求、渲染与异常处理，配合后端团队完成整体项目的开发与落地。 三、网络爬虫开发能力 以 Python 为核心工具，熟练掌握 Requests、Selenium、Scrapy 等爬虫框架与库的使用，能根据不同网站特性定制化开发爬虫程序；精通 XPath、CSS 选择器、正则表达式等数据解析方法，可高效提取网页结构化与非结构化数据；具备丰富的反爬机制应对经验，能通过 UA 伪装、代理 IP 池配置、Cookie 维持、验证码识别（简易）、JS 逆向（基础）等方式突破常见反爬限制，保障爬虫的稳定性与采集效率；掌握采集数据的清洗、去重与存储方法，可将数据同步至 MySQL、CSV、Excel 等介质，实现从数据采集 - 解析清洗 - 持久化存储的全链路操作，能针对电商、资讯、社交等多场景完成数据采集需求。 四、综合技术素养 具备扎实的计算机专业基础，熟悉数据结构、算法、计算机网络、操作系统等核心理论，能将理论知识应用于实际开发；注重代码的可读性、可维护性与性能优化，遵循主流编码规范；具备独立的问题排查与解决能力，能通过日志分析、调试工具定位开发过程中的技术问题；保持技术学习的积极性与主动性，关注后端、爬虫领域的新技术与新框架，能快速上手并应用到实际项目中；具备良好的团队协作意识，可高效配合团队完成需求分析、任务拆分与开发落地。

提供智能对话服务，包括电商咨询、旅游查询、内容推荐等场景。需要搭建一套通用的智能助手平台，支持快速接入不同业务场景。对后端系统的架构设计和核心功能开发。 星巴克点餐Agent：实现了完整的外卖点单流程（菜单查询→规格选择→加购物车→下单支付）。通过5阶段状态机控制流程，确保每个环节真实调用工具，禁止AI编造价格和订单信息。处理了商品ID映射、SKU规格匹配（杯型+冷热组合）、工具白名单机制等细节 航班查询Agent：实现了机票查询功能，支持线路查询和航班号查询两种模式。重点处理了相对日期转换（今天/明天/后天），通过先调用时间工具再计算日期，避免跨时区错误。实现了槽位补全机制（缺城市/日期自动追问）和工具链检查（强制调用工具，禁止直接生成航班信息） 小红书内容推荐Agent：对接RAG检索系统，从笔记库检索相关内容并推荐给用户。实现了纯文本格式解析，选择最相关的3条笔记生成结构化JSON输出。处理了地点抽取逻辑（美食类优先店名，旅游类优先景点）和二次交互（用户说"打开第一条"时能正确定位）

根据大语言模型LLM对用户上传的产品图进行拆解分析，框定好对应生成风格。实现一键批量生成场景图/模特图/细节图等。并且给出对应的产品分析报告。也可实现上传一张产品图，和对标商品图进行一键替换。

1.“巷里好物”是一款专注本地社区的社区团购平台 ，旨在通过“社区团购”+ “自提点”模式打通农场品从产地到社区的直供链路，减少中间环节，帮助农户增收，同时为城市居民提供新鲜、平价的优质农产品。用户通过微信小程序下单，商品由产地或本地仓发往社区自提点，用户到点自提，实现高效履约与助农闭环。 2.业务流程：注册登录 → 选择自提点 → 浏览商品 → 加入购物车 → 下单支付 → 平台履约(物流状态) → 次日自提(确认收货) → 售后服务 → 评价 3.功能模块： 用户端 ：用户登录与自提点管理、商品浏览、搜索、加入购物车、订单管理（查看、取消、 支付） 、售后申请（退款/退货）。 - 团长端 ：团长入驻审核与信息维护、查看本团订单、待提货列表、扫码核销提货、处理售 货初审、查看拥护明细与提现申请 后台管理端 ：商品管理、订单管理、团战管理、营销管理、 区域管理、供应链管理 商品管理 ：SKU 维护、商品分类、库存同步 ，平台属性维护。 订单管理 ：订单下单、订单超时取消、订单发货。 团长管理 ：审核入驻、分级管理、业绩统计。 营销管理 ：设置限时秒杀、优惠券、限时活动、新人专享等。 区域管理 ：区域开通 ，仓库管理。

### 数字人模型训练 - **功能描述**：通过上传训练视频和音频，训练个性化的数字人模型 - **主要特性**： - 支持自定义模型名称和参数配置 - 多种图像尺寸选择（256×256、512×512、1024×1024） - 可配置批次大小、学习率、训练轮数等参数 - 实时训练进度监控和损失曲线展示 - 支持训练任务的暂停、继续和停止操作 ### 数字人推理 - **功能描述**：使用已训练的数字人模型，根据音频生成数字人视频 - **主要特性**： - 模型列表管理和选择 - 支持音频驱动和视频驱动两种模式 - 可配置输出质量和格式 - 实时推理进度显示

本系统为集成AI大模型能力的电商管理平台，涵盖数据大屏、AI直播、AI大模型、商品管理模块、商家管理、订单管理、物流管理、系统管理八大核心模块，支持商家管理、商品运营、订单处理、物流跟踪及系统权限管控等全流程电商业务，同时通过AI能力赋能销售分析、内容生成等场景

本项目为充电桩运营企业定制开发，旨在构建自动化、智能化的设备监控与数据分析系统。核心功能是自动实时监控：通过对接充电桩运营平台API，定时抓取所有设备的在线状态、离线时间等关键运行数据。系统将原始数据自动汇总、清洗并生成格式化Excel报表，通过邮件/钉钉精准发送给区域运维人员，实现异常设备快速定位与响应。在此基础上，系统进行深度业务数据分析，例如计算各充电桩的收入排名、根据离线时长与费率智能预估收入损失、分析设备可用率趋势等，为运维调度、资源优化及管理决策提供直观的数据支撑，有效提升运营效率和盈利水平。

本项目是一款基于B/S架构的电商运营数据管理平台，旨在帮助商家高效管理订单与库存，解决数据统计滞后的痛点。 核心功能模块包括： 数据可视化大屏：通过图表实时展示今日销售额、新增用户数及各地区销量排行，辅助决策。 商品与订单管理：支持商品SKU的上架/下架，以及订单的全流程状态跟踪（发货、退款、售后）。 权限管理系统：基于RBAC模型，针对管理员、运营、客服等不同角色分配不同的菜单访问权限。 营销中心：配置优惠券与限时活动，支持活动数据回溯。

本项目是一个企业级程序化广告交易平台（DSP/DMP），旨在为广告主、代理商及媒体方提供高效、透明、智能的数字广告投放与管理解决方案。平台通过实时竞价（RTB）技术，在毫秒级内完成海量广告流量的自动化采买与优化，最大化广告主的投资回报率（ROI）并提升媒体流量变现效率。 核心业务模块与功能： 广告主/代理商端功能模块： 广告活动管理：支持创建、编辑、暂停/启动广告活动，设置预算、出价、投放日期。 精准定向系统：提供多维定向能力，包括人口属性（性别、年龄）、地理位置、兴趣标签、设备类型、重定向（Retargeting）等。 实时数据看板：可视化展示曝光、点击、消耗、转化等核心指标，提供多维度数据分析报表。 智能出价策略：支持CPM、CPC、oCPM等多种计费模式，内置智能算法根据转化目标自动优化出价。 创意管理：支持上传、审核、轮播多种广告素材（图片、视频、信息流模板）。 平台端（运营与交易）功能模块： 实时竞价引擎（RTB）：核心模块，负责接收来自广告交易平台（ADX/SSP）的竞价请求，在毫秒内完成用户画像匹配、广告检索、出价计算并返回竞价响应。 数据管理平台（DMP）：整合第一方、第三方数据，构建用户画像标签体系，为精准定向提供数据支撑。 反作弊与流量过滤：实时识别并过滤无效流量（IVT）、虚假点击与违规广告，保障广告主预算安全。 财务与对账系统：管理账户充值、消费明细、生成对账单，与上下游进行自动化对账结算。 主要功能路径示例： 广告主发起一次投放活动： 登录后台 → 创建新广告活动（设置预算、出价、时段）→ 选择目标受众（从DMP标签库中勾选）→ 上传广告创意并提交审核 → 活动审核通过后自动上线 → 在数据看板实时监控活动表现，并根据报表数据随时调整定向策略或出价。

TIKI 是一个现代化的全栈电商平台，采用 React + Node.js 技术栈构建。平台核心业务包括商品展示、购物车管理和用户认证三大模块。 主要功能： 商品浏览系统 - 支持商品列表展示、分类导航、商品详情查看，提供热卖商品和每日新发现推荐功能，帮助用户快速发现心仪商品。 购物车管理 - 用户可添加商品到购物车、调整数量、删除商品，购物车数据持久化存储，支持跨会话访问。 用户认证系统 - 基于 JWT 的安全认证机制，支持用户注册、登录和身份验证，保护用户隐私和购物数据。 多语言支持 - 内置国际化框架，支持多语言切换，提升全球用户体验。 响应式设计 - 采用 Tailwind CSS 构建，完美适配桌面端和移动端设备。 平台采用前后端分离架构，使用 MongoDB 数据库，提供 RESTful API 接口，代码结构清晰，易于扩展和维护。

该项目是一个集成WMS仓储管理、OMS订单管理、CDS配送系统的供应链一体化平台。目标是实现从订单接收、库存管理、拣货打包到物流配送的全流程数字化管理,提升仓储作业效率,降低运营成本,支持多仓协同和跨系统数据互通,为电商、零售企业提供完整的仓配解决方案。