业务和功能介绍
ai应用开发平台 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
由于ai应用开发平台内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
快速的将你的 AI 应用创意变成现实，无论成功和失败都需要加速。在真实世界，已经有几十个团队通过 ai应用开发平台 构建 MVP（最小可用产品）获得投资，或通过 POC（概念验证）赢得了客户的订单。
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 ai应用开发平台的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
作为企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将ai应用开发平台部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。
探索 LLM 的能力边界，即使你是一个技术爱好者，通过 ai应用开发平台也可以轻松的实践 Prompt 工程和 Agent 技术。
由于ai应用开发平台内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
快速的将你的 AI 应用创意变成现实，无论成功和失败都需要加速。在真实世界，已经有几十个团队通过 ai应用开发平台 构建 MVP（最小可用产品）获得投资，或通过 POC（概念验证）赢得了客户的订单。
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 ai应用开发平台的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
作为企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将ai应用开发平台部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。
探索 LLM 的能力边界，即使你是一个技术爱好者，通过 ai应用开发平台也可以轻松的实践 Prompt 工程和 Agent 技术。
项目实现
本项目前后端分离，后端采用flask框架，前端采用react框架，中间件有mysql，minio，nignx，weaviate等，可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱，与之相比，ai应用开发平台提供了更接近生产需要的完整方案，ai应用开发平台 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。
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功能介绍：车辆信息管理、车辆定位管理、车辆使用管理、统计分析系统、角色权限等
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### 生产管理模块
- 订单管理 ：支持订单创建、状态跟踪、计划排产，实现从订单到交付的全流程管控
- 生产计划 ：智能排产算法，支持产能分析、资源优化配置，提升生产效率30%以上
- 工单管理 ：产线作业工单的创建、开工、暂停、完成全生命周期管理，支持实时状态监控
- 报工系统 ：实时生产数据采集，合格品/不合格品统计，生产进度可视化展示
### 运营中心模块
- 商机管理 ：客户需求跟踪、商机转化分析，提升销售转化率
- 合同管理 ：合同全生命周期管理，包含附件管理、开票明细、回款记录
- 项目管理 ：项目进度跟踪、成本控制、资源协调
### 仓储管理模块
- 库存管理 ：原料、成品、工具的入库、出库、库存预警
- 库位管理 ：精确到库位的库存定位，支持条码扫描和RFID识别
- 物料配送 ：生产物料的智能配送调度，减少生产等待时间
### 质量管理模块
- 质检管理 ：过程质检、成品质检，支持质检模板配置
- 不良品处理 ：不良品追溯、原因分析、改进措施跟踪
- 溯源管理 ：产品全生命周期溯源，支持二维码/条码追溯
### 数据可视化模块
- 生产大屏 ：实时生产数据展示，包括订单完成率、设备运行状态、产能利用率
- 报表分析 ：多维度数据分析，支持自定义报表和数据导出
业务流程路径： 商机管理 → 合同签订 → 订单创建 → 生产计划 → 工单下达 → 物料配送 → 生产执行 → 质量检验 → 成品入库 → 产品交付
智能个人知识库管理与问答系统-基于检索增强生成（RAG）的智能文档问答与知识管理平台
1、立项背景和目标：
在工作和学习中，我们经常需要处理大量的PDF、Word、TXT等格式的文档（如行业报告、产品手册、研究论文）。传统方式下，在这些文档中查找特定信息效率低下，且难以进行深度的知识整合。本项目旨在开发一个智能个人知识库系统，允许用户上传自己的文档库，并能够通过自然语言进行提问，系统能快速、准确地从文档中定位并生成答案，从而极大提升信息检索和知识消化的效率。
2、软件功能、核心功能模块的介绍：
文档管理模块：支持多格式文档（PDF， DOCX， TXT）的上传、列表展示与删除。
向量化存储模块：自动将上传的文档进行文本分割，并调用嵌入模型将其转换为向量，存储至Chroma向量数据库中。
智能问答模块：提供对话界面，用户输入问题后，系统首先从向量库中检索最相关的文档片段，然后将这些片段与用户问题一同提交给大型语言模型（如GPT-3.5-turbo），生成一个精准、有上下文依据的答案。
3、业务流程、功能路径描述：
用户首先进入Web应用主界面 -> 在“文档上传”区上传一个或多个文档 -> 系统后台处理文档，并在界面上显示“处理成功” -> 用户切换到“知识问答”标签页 -> 在输入框中用自然语言提出问题，例如“总结一下文档中关于市场趋势的要点” -> 系统在1-3秒内返回一个结构清晰、引用了源文档内容的答案。
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