清理工具类-pure master

该项目聚焦植物生长状态智能化监测场景，是一套以 Java 后端为核心的物联网系统，通过对接专用植物监测摄像头设备，实现植物生长数据采集、设备管理、数据存储与分析的全流程管理，核心服务于园艺种植、农业科研、智能温室等场景下的植物生长监测需求。 核心业务场景 设备接入与管控：支持植物监测摄像头的远程接入，兼容 MQTT、RTSP 等主流物联网 / 音视频协议，可对摄像头进行远程参数配置（如拍摄频率、监测区域、分辨率）、在线状态检测、心跳保活，保障设备稳定运行。 植物数据采集与处理：采集摄像头拍摄的植物图像 / 视频流，以及集成传感器的温湿度、光照等环境数据，对原始数据进行清洗、格式标准化，过滤无效数据，为后续分析提供基础。 数据存储与管理：结构化存储设备信息、用户配置、告警规则等数据，非结构化存储植物图像 / 视频文件，支持数据的多维度查询（如按设备、时间、监测指标检索）。 告警与预警（扩展）：预留基于监测数据的告警规则配置能力，如植物叶片异常、环境参数超标时触发告警，适配农业生产中及时干预的需求。 核心功能模块 设备管理模块：提供摄像头设备的注册、绑定、注销、参数配置、状态监控功能，支持批量设备管理，适配多场景下的设备规模化部署。 数据采集模块：实现音视频流 / 传感器数据的接收、解析与预处理，支持高并发设备数据接入，保障数据采集的实时性。 数据存储模块：整合关系型数据库（存储结构化数据）、缓存（提升访问效率）、对象存储（存储非结构化文件），兼顾数据存储的性能与扩展性。 接口服务模块：基于 RESTful API 对外提供设备管控、数据查询等能力，支持与前端管理平台、第三方系统（如农业管理平台）对接。 整体而言，项目以 “轻量化接入、标准化处理、可扩展分析” 为核心设计，聚焦植物监测的核心数据链路，同时预留 AI 图像分析、多端可视化等扩展能力，适配不同场景下的植物智能化监测需求。

1、编写一个供学生查询基因库的网站，要求页面简洁，功能完备 2、支持通过三种方式查询对应的基因内容并下载到本地 3、网站包含首页、物种介绍、基因查询、下载文件、帮助等页面，无需登录即可访问 4、首页新闻内容跳转

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。

聚焦外部市场不确定性下企业从经验驱动向数据驱动转型的核心需求，针对管理者缺乏生产经营指标可视化工具、内部无统一指标衡量标准、数据库分散导致分析能力不足、定制化报表研发成本高昂等痛点，构建了以指标为核心的数字化经营管理体系。 平台核心功能涵盖七大模块：一是目标管理，通过指标与目标绑定、拆解，实时跟踪销售额、交易量、客户 LTV 等关键目标进度，助力数据驱动决策；二是统一指标管理，建立标准指标目录，规范指标从需求提出、评审到上线使用的全生命周期，解决指标混乱问题；三是自定义仪表盘，支持多视角数据可视化呈现，涵盖库存波动、商品库存健康、销售额占比等场景，便于实时监控与复盘；四是 API 集成与多端适配，通过标准接口对接各类工具与系统，提供 PC、小程序、H5 多产品形态，满足全场景办公需求；五是 PDCA 闭环管理，基于指标生成预警、计划目标与待办任务，通过执行效果跟踪与目标调整形成良性循环；六是智能化报表与分析，支持海量数据汇总分析及个性化报表定制，无需复杂操作即可快速获取关键经营数据；七是协作联动，打通指标到业务执行闭环，赋能跨部门高效协同。 平台最终实现指标口径对齐、数据治理优化，降低业务用数门槛与管理成本，提升开发效率与经营韧性，让企业管理者随时随地掌控全局，推动业务敏捷增长。

改进传统基于实体检测和协同过滤的短视频推荐方式，转为利用多模态 ai 技术的推荐方式，解决原有推荐方式缺乏语义理解的缺点。自动生成视频描述和视频推荐标签，降低用户使用难度 功能： 1. 利用多模态召回以及倒排索引检索视频 2.实现对视频内容理解并回答问题