业务和功能介绍
1、工作台：查看个人待办与快捷入口。
2、日常办公：待办列表与已办列表。
3、基础数据：存放系统底层使用的数据。
4、销售管理：用于企业对客户下单管理与跟踪，并制定每年销售目标。
5、采购管理：企业进行采购下单、对账与采购付款等。
6、仓库管理：动态管理企业内部库存数据；创建出库入库单，盘点单。
7、财务管理：管理供应商回票，客户开票，应收与收款等。
2、日常办公：待办列表与已办列表。
3、基础数据：存放系统底层使用的数据。
4、销售管理：用于企业对客户下单管理与跟踪，并制定每年销售目标。
5、采购管理：企业进行采购下单、对账与采购付款等。
6、仓库管理：动态管理企业内部库存数据；创建出库入库单，盘点单。
7、财务管理：管理供应商回票，客户开票，应收与收款等。
项目实现
ERP管理系统作用：
通过整合企业内外部资源，优化业务流程，实现数据共享和实时决策支持。其核心作用包括：
1、效率提升：闭环销售、采购、仓库、财务等流程，线上协同操作减少线下人工操作失误并提升业务处理效率。
2、成本控制：精准管理库存、采购需求，降低资源浪费。
3、决策支持：实时生成数据分析报表，辅助管理层制定战略。
4、协同管理：打破部门信息孤岛，增强跨团队协作能力。
技术说明：
1、开发工具：VS2022+VSCdoe+SQLSERVER。
2、前端技术：采用 Vue3+Element-plus+Vite5。
3、后端技术：采用.Net6/.Net8开发框架与ORM框架SqlSugar。
通过整合企业内外部资源，优化业务流程，实现数据共享和实时决策支持。其核心作用包括：
1、效率提升：闭环销售、采购、仓库、财务等流程，线上协同操作减少线下人工操作失误并提升业务处理效率。
2、成本控制：精准管理库存、采购需求，降低资源浪费。
3、决策支持：实时生成数据分析报表，辅助管理层制定战略。
4、协同管理：打破部门信息孤岛，增强跨团队协作能力。
技术说明：
1、开发工具：VS2022+VSCdoe+SQLSERVER。
2、前端技术：采用 Vue3+Element-plus+Vite5。
3、后端技术：采用.Net6/.Net8开发框架与ORM框架SqlSugar。
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智慧宴席系统
1、智能清单生成
宴席套餐选择后，系统自动解析菜品组合生成：
动态菜单（含食材分量、烹饪方式）
智能厨房设备清单（按烹饪方式匹配设备）
精准调料耗材清单（考虑地域口味偏好）
动态采购清单（联动库存预警，避免浪费）
2、人力资源智能调度
厨师/帮厨智能排班（自动规避时间冲突）
车辆调度优化（考虑路线、载重、时效）
庆典团队资源池管理（含主持人、摄影师等）
3、全流程库存管理
出库自动化：宴席前一天生成电子出库单
入库智能盘点：通过扫码识别快速核对剩余物资
损耗分析：自动计算实际消耗与理论值的差异率
4、决策支持系统
实时经营看板：
成本利润率热力图（按宴席类型、季节维度）
人员效能分析（人均服务桌数、响应速度）
客户满意度回访
预测分析：基于历史数据预测未来3个月人力/物料需求
无
不想写，不知道写啥，还得凑够八十个字
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Nexus-Mid
Nexus-Mid 旨在构建一个企业级知识与AI中间件平台。其核心目标是打破信息孤岛，通过统一管理企业核心知识资产，并利用生成式AI技术（RAG、摘要、分类）释放数据价值，为上层业务应用提供智能化的数据服务。同时，通过严格的RBAC权限控制，确保企业数据的安全性和隔离性。
软件功能与核心功能模块
1. 知识库管理
核心的数据存储与管理中心。
文档管理：支持多种格式文档的上传、解析与存储。
层级结构：采用无限层级的文件夹树形结构组织内容。
元数据与版本控制：完整记录文档元数据，并维护版本历史，支持版本回滚与对比。
在线预览：集成文件预览器，支持直接在浏览器中查看文档内容。
2. AI 智能处理
深度集成的AI服务，提升内容可用性。
智能分类：利用LLM自动将文档归类到特定业务领域。
智能摘要：自动生成长文档的精简摘要，帮助用户快速获取关键信息。
语义标签：自动提取文档关键词和标签，增强检索精准度。
搜索增强：利用“查询扩展”技术，生成用户搜索词的同义词，提升召回率。
3. 身份与访问管理
强大的多租户权限体系。
多租户架构：基于 Tenant 模型实现严格的数据隔离。
层级角色：支持角色继承（父子角色）及权限传递。
细粒度权限：
功能权限：控制对界面模块和API操作的访问。
数据权限：控制对特定知识库或文档的访问（行级安全）。
4. 交互式对话
对话式UI：用户通过自然语言与知识库进行交互。
RAG（检索增强生成）：根据用户问题检索相关文档片段（Embedding），结合LLM生成精准回答并标注引用来源。
业务流程与功能路径
数据入库流程：用户上传文件 -> 后端存入 MinIO -> DocumentParser
下载并提取文本 -> 文本分块（Chunking） -> 生成向量（Embedding） -> 存入向量数据库及关系型数据库。
AI Sidecar：并行触发 AI 分类与摘要任务，更新文档元数据。
权限校验流程：请求进入 TRPC Router -> 中间件校验 Session -> 验证 UserRole 及资源特定权限 -> 授权或拒绝。
搜索与检索流程：
用户输入“如何申请休假？” -> AI 扩展查询词 -> 混合搜索（关键词 + 向量）召回相关切片 -> LLM 生成带引用的回答。
自定义大屏
自定义大屏
https://datascreen.mile-z.cn
可以通过画布自定义大屏，可以自定义调整界面显示的内容，比如图片、文字、显示的数据。
创建大屏，自定义画面展示，编辑界面显示什么样子，大屏界面就显示什么样子。
编辑界面支持各种组件，并且支持对各种组件的属性可以灵活修改
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