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为提升办公效率，我开发了一款Python文件批量处理小工具。该工具可实现批量重命名、格式转换、内容整理等功能，核心分为文件遍历、规则匹配、执行处理三大模块，采用Python标准库实现，无需额外依赖。我负责全流程开发，处理效率达每秒50个文件，能大幅减少重复手动操作。开发中解决了中文文件名乱码、路径兼容性等问题，工具稳定可靠，可满足日常办公自动化需求。

项目描述： 基于RAG（检索增强生成）技术的企业级智能客服平台，支持企业上传知识文档，AI自动学习后为客户提供精准问答服务。 核心功能： 1. 知识库管理：支持PDF、Word、Excel、PPT、HTML等10+格式文档上传，自动解析并向量化存储 2. 智能问答：基于pgvector向量检索 + 大模型（通义千问qwen-plus），实现语义级精准匹配，支持流式输出 3. FAQ管理：支持手动维护常见问答对，同步向量索引，优先匹配精确答案 4. 对话管理：完整的会话历史记录，支持多轮对话上下文理解 5. 数据看板：文档数量、FAQ数量、对话统计、知识覆盖率等多维度数据可视化 6. 权限体系：JWT认证 + Spring Security，支持多用户隔离 技术栈： - 前端：React 18 + TypeScript + Ant Design + Vite - 后端：Spring Boot 3.4 + Spring AI + Spring Security - AI：阿里DashScope（qwen-plus）+ SiliconFlow BGE-large-zh向量模型 - 数据库：PostgreSQL 16 + pgvector向量扩展 + Redis 7 - 部署：Docker Compose一键部署，已上线运行 项目已部署上线，支持实际业务使用。独立完成全栈开发、AI集成与容器化部署。

1. 立项背景和目标： 随着AI工具和开发资源的爆发式增长，用户需要一个便捷的入口快速发现和访问优质网站。本项目旨在制作一个视觉科技感强、分类清晰、交互流畅的导航页面，帮助用户一站式找到AI工具、设计资源、编程网站、学习平台和社区论坛。 2. 核心功能模块： 分类导航栏：支持“全部、AI工具、设计资源、编程网站、学习平台、社区论坛”六大类别一键筛选，点击后下方卡片内容动态刷新。 实时搜索框：用户输入关键词（如“ChatGPT”、“Figma”）可实时过滤卡片，支持标题和描述模糊匹配，结果即时显示。 卡片展示区：每个卡片包含图标、标题、简介，底部设“访问”按钮（直接跳转目标网站）和“复制链接”按钮（一键复制URL），方便收藏分享。 广告位：顶部横幅广告和中插广告位（尺寸728x90和300x250），点击可跳转演示链接，并预留联系方式展示区。 响应式布局：通过CSS媒体查询适配手机、平板、电脑，手机端导航栏自动垂直排列，卡片宽度自适应，确保任何设备都有良好体验。 3. 业务流程/功能路径： 用户打开页面 → 浏览顶部分类或直接搜索关键词 → 从卡片列表中找到目标工具 → 点击“访问”直接跳转使用，或点击“复制链接”保存地址备用 → 若有广告合作意向，可点击广告位查看联系方式（演示用途）。

出于提高效率的目的且不违反法律，提供知网论文的全选与自动翻页的网络爬虫设计。爬虫自动勾选页面上的全选复选框，这样你就可以一次性对当前页的全部文献进行后续操作，例如导出题录、加入收藏、批量下载等。自动翻页处理完当前页后，自动点击“下一页”按钮，进入下一页继续执行相同的全选操作。通过循环控制，可以连续处理多页，无需手动一页一页地点击。

项目简介 | Introduction POP Health Answer System 是一个专注于盆腔器官脱垂（Pelvic Organ Prolapse, POP）领域的个性化健康咨询与问答平台。该系统结合了 知识图谱 (Knowledge Graph) 和 检索增强生成 (RAG) 技术，利用大语言模型（DeepSeek）为用户提供准确、个性化的医疗健康建议。 系统能够根据用户的个人信息（如出生日期自动计算年龄）提供针对性的健康指导，并通过对话界面回答用户关于 POP 的相关问题。 ✨ 主要功能 | Key Features 个性化健康档案: 用户基础信息管理（姓名、出生日期、体重、身高等）。 自动年龄计算: 根据出生日期动态计算用户年龄，作为医疗建议的重要依据。 BMI 计算: 根据身高体重自动评估身体质量指数。 智能问答 (RAG + LLM): 基于 Neo4j 图数据库构建 POP 领域知识库。 结合检索增强生成 (RAG) 技术，引用权威指南数据回答用户提问。 支持流式输出 (Streaming Response)，提供流畅的对话体验。 个性化推荐: 根据用户年龄段（如育龄期、围绝经期、老年期）提供定制化的饮食、运动和康复建议。 病历管理: 记录和查看用户的历史病历信息。