哈某部队海量非结构化文档管理系统

1.展示实验原理，实验数据，和实验结果图。 2.模拟仿真操作，给予用户不同的输入参数，和选择按钮。 3.根据用户输入反馈用户输入是否合理。 4.动态输出仿真的过程图片。 5.根据实验步骤选择性展示可以操作的按钮

图书管理系统包含以下功能模块： 用户管理模块：实现用户注册、登录、权限分配等功能，确保系统安全。 图书管理模块：实现图书的添加、删除、修改、查询等功能，方便图书管理员管理图书资源。 借阅管理模块：实现图书的借阅、归还、续借等功能，提高图书流通效率。 统计分析模块：实现对图书借阅情况、用户行为等数据的统计分析，为图书馆决策提供支持。

系统主要有以下核心功能： 数据分析：为管理人员、销售人员提供各类业务数据的查询、报表导出 项目成本：为财务、销售人员提供项目经费、活动成本等管理和操作 诉讼管理：为律师提供诉讼相关的流程管理

主要功能有： 1、js加解密算法分析 2、数据请求 3、验证码智能识别系统 4、数据ETL处理管线 5、数据入库 6、多级代理IP轮换机制 7、自适应反爬对抗策略（随机User-Agent轮换;TLS指纹伪装;请求头参数加密;随机操作延迟（0.5-3s）;鼠标移动轨迹模拟;页面停留时间控制） 8、分布式任务调度支持

建立企业知识库并基于此实现检索增强生成（RAG）系统，以实时与用户交互完成问答，可以分为以下几个步骤： 1. 建立企业知识库 文档收集与解析 收集企业内部的各类文档，包括但不限于产品手册、技术文档、FAQ、政策文件等。 使用合适的工具解析这些文档，确保它们能够被系统理解。例如，使用mineru进行版面分析，或者利用多模态大模型如qwen-vlm来处理复杂文档。 文档切分 将文档按照语义段落切分成适当大小的块（chunks），保证每个chunk都能包含完整的语义信息，同时适合后续处理。 向量化 对每个chunk应用嵌入模型（如jina-embeddings-v2或BAAI提供的模型）将其转换为向量表示，以便于后续的相似度计算和检索。 2. RAG检索与问答 问题重写与查询优化 针对用户的提问，可能需要对其进行重写或分解，以更好地匹配知识库中的内容。这可以通过多种策略实现，比如多重查询、RAG融合、查询分解等。 向量检索与BM25结合 在Elasticsearch或其他搜索引擎中，结合向量检索（基于嵌入的相似度搜索）和BM25检索（基于词频-逆文档频率的文本相似度评分算法），提供更加精确的结果。 召回与重排 根据检索结果，将最相关的文档chunks召回，并通过重排模型（如big-reranker-base/big-reranker-large）进一步优化排序，提高回答的相关性和准确性。 实时交互 使用Qwen基座模型作为后端的大语言模型，根据召回的文档chunks生成最终的回答。这个过程需要高效的处理机制来实现实时响应。