基于大语言模型和图算法语料库的时政分析助手-Anubis
2025-09-03 17:21:45
行业：人工智能、大数据
载体：Windows应用、安卓APP
技术：Rust、Tokio、Flutter、Neo4j
业务和功能介绍
当前时政信息体量庞大、来源繁杂，充斥着噪声与偏见。公众、研究人员和政策制定者亟需一款能穿透信息迷雾、深度挖掘事件关联与发展脉络的智能工具。Anubis 旨在利用前沿AI技术，从海量信息中构建知识图谱，提供客观、结构化、具有深度洞察的时政分析，辅助用户理解复杂国际局势。
Anubis 是一款强大的时政分析助手，核心功能包括：
智能信息聚合与清洗：自动从全球主流新闻媒体、政府公报和智库报告中爬取、清洗和摘要时政新闻，形成结构化语料库。
深度语义分析与事件抽取：利用大语言模型（LLM）精准识别文本中的实体（人物、组织、地点）、关键词、情感倾向和核心事件，并抽取出事件的主谓宾结构。
动态知识图谱构建：基于Neo4j图数据库，将抽取出的实体和事件构建成可视化的知识图谱，清晰展示实体间的复杂关系（如合作、对抗、隶属）和事件的演化路径。
智能问答与溯源分析：用户可通过自然语言提问（如“A国与B国近期的经贸关系如何？”），系统将基于图谱和语料库生成综合报告，并提供观点溯源，增强结论的可信度。
多终端可视化呈现：通过Flutter开发的跨平台应用，为用户提供直观的时间线、关系图谱和综合分析报告，支持实时交互探索。
Anubis 是一款强大的时政分析助手，核心功能包括：
智能信息聚合与清洗：自动从全球主流新闻媒体、政府公报和智库报告中爬取、清洗和摘要时政新闻，形成结构化语料库。
深度语义分析与事件抽取：利用大语言模型（LLM）精准识别文本中的实体（人物、组织、地点）、关键词、情感倾向和核心事件，并抽取出事件的主谓宾结构。
动态知识图谱构建：基于Neo4j图数据库，将抽取出的实体和事件构建成可视化的知识图谱，清晰展示实体间的复杂关系（如合作、对抗、隶属）和事件的演化路径。
智能问答与溯源分析：用户可通过自然语言提问（如“A国与B国近期的经贸关系如何？”），系统将基于图谱和语料库生成综合报告，并提供观点溯源，增强结论的可信度。
多终端可视化呈现：通过Flutter开发的跨平台应用，为用户提供直观的时间线、关系图谱和综合分析报告，支持实时交互探索。
项目实现
项目由我本人全栈开发、维护，后端采用Rust编写高性能数据管道（Serde, Tokio, Reqwest）进行数据采集与处理，确保并发与效率。使用Python LightRAG, FastAPI构建灵活的应用层API，Ollama 协调调用LLM与图算法。Neo4j存储关系数据，MongoDB存储原始文档与向量嵌入。Flutter前端负责最终的数据可视化与交互。
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行车记录仪设备
一、产品概述
行车记录仪（DVR, Driving Video Recorder）是一类用于记录车辆行驶过程中的视频、音频、定位和感知数据的嵌入式设备。系统通常基于 ARM SoC（如全志、海思、联咏、晶晨等）开发，由 嵌入式操作系统 + 多媒体处理模块 + 传感器子系统 构成。
其核心目标包括：
提供连续、高质量的行车影像记录
在事故或异常情况下自动保存关键视频
支持 ADAS / EDO 等智能驾驶辅助功能
提供网络互联能力（4G/WiFi）实现远程管理
二、系统架构
行车记录仪整体系统一般分为以下几个模块：
1. 硬件架构
主控 SoC（ARM Cortex-A 系列）
图像传感器（Sensor）：常见如 IMX335/IMX415/OV4689
视频编解码器（H.264/H.265）
存储设备：TF 卡、EMMC
无线模块：WiFi、4G
定位模块：GPS/北斗
加速度计/陀螺仪（G-Sensor）
电源管理芯片（UPS/超级电容保障异常断电保护）
2. 软件架构
基于 Linux 或 RTOS，包括：
（1）启动与系统层
U-Boot 启动和 BootLogo 显示
Kernel 启动、设备树配置
驱动程序：Sensor 驱动、ISP 驱动、G-Sensor 驱动、存储驱动
（2）中间件与服务层
多媒体框架（V4L2、MediaPipe、GStreamer）
ISP Pipeline（自动曝光/白平衡/降噪）
视频编码服务（H.264/H.265）
文件系统管理（循环录制、碎片整理、写放保护）
事件检测服务（加速度触发锁定视频）
OTA 更新模块
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