LLM 大模型管理平台（支持离线部署）-企业级 LLM 大模型统一管理平台
2026-04-20 19:41:49
行业：企业内部管理、政务服务
载体：网站
技术：Java、MyBatis、Vue、Redis
业务和功能介绍
项目介绍
本项目为企业级 LLM 大模型统一管理平台，基于 Java + Vue3 技术栈构建，对标 LangChat 专业 AI 平台架构，支持私有化部署、数据不出内网。
平台提供可视化工作流编排能力，支持拖拽式节点配置、自定义前端节点、后端逻辑扩展，可零代码搭建 RAG、智能体、多步骤业务流程。
统一纳管各类大模型、向量库、文档处理、工具插件，实现 AI 能力一站式调度，为数字人、影子人、知识库系统提供底层支撑。
核心功能
• 多厂商大模型统一接入与密钥管理（通义、文心、GLM、DeepSeek 等）
• 可视化工作流编排：拖拽式画布、DAG 执行、条件分支、并行流程
• 自定义工作流节点：支持前端 Vue 组件开发 + 后端 Java 逻辑注册
• RAG 流程调度：文档切片、向量检索、问答增强、答案溯源
• AI 智能体管理：Agent 任务规划、工具调用、记忆管理、上下文持久化
• 个人/企业空间管理：租户隔离、权限控制、数据私有化存储
• 系统监控：调用日志、模型计费、流程执行追踪、异常告警
本项目为企业级 LLM 大模型统一管理平台，基于 Java + Vue3 技术栈构建，对标 LangChat 专业 AI 平台架构，支持私有化部署、数据不出内网。
平台提供可视化工作流编排能力，支持拖拽式节点配置、自定义前端节点、后端逻辑扩展，可零代码搭建 RAG、智能体、多步骤业务流程。
统一纳管各类大模型、向量库、文档处理、工具插件，实现 AI 能力一站式调度，为数字人、影子人、知识库系统提供底层支撑。
核心功能
• 多厂商大模型统一接入与密钥管理（通义、文心、GLM、DeepSeek 等）
• 可视化工作流编排：拖拽式画布、DAG 执行、条件分支、并行流程
• 自定义工作流节点：支持前端 Vue 组件开发 + 后端 Java 逻辑注册
• RAG 流程调度：文档切片、向量检索、问答增强、答案溯源
• AI 智能体管理：Agent 任务规划、工具调用、记忆管理、上下文持久化
• 个人/企业空间管理：租户隔离、权限控制、数据私有化存储
• 系统监控：调用日志、模型计费、流程执行追踪、异常告警
项目实现
本项目基于企业级 AI 中台架构构建，后端采用 Java、SpringBoot、SpringCloud 微服务体系，结合 MyBatis-Plus、MySQL 与 Redis 实现高并发、高可用的服务支撑；前端使用 Vue3+TypeScript 搭建，依托 VueFlow 实现可视化工作流画布，搭配 NaiveUI 构建现代化交互界面。
AI 核心层基于 LangChain4j 开发，集成 Embedding 向量化、RAG 检索增强与向量数据库能力，形成完整的大模型应用开发体系；工作流引擎支持节点注册、前端渲染、参数配置、后端执行与全流程调度编排，实现低代码式 AI 应用快速搭建。
项目支持 Docker 容器化、Linux 服务器与私有化内网部署，可在无外网离线环境稳定运行，满足政企数据安全与合规要求。
已成功应用于企业 AI 中台、个人智能体空间、业务自动化及多系统集成场景，可为 ERP、OA、小程序、数字人设备提供统一 AI 能力输出，实现智能问答、流程自动化、私有知识库、数字人交互等端到端解决方案，具备高扩展、高稳定、高安全的商业化落地能力。
AI 核心层基于 LangChain4j 开发，集成 Embedding 向量化、RAG 检索增强与向量数据库能力，形成完整的大模型应用开发体系；工作流引擎支持节点注册、前端渲染、参数配置、后端执行与全流程调度编排，实现低代码式 AI 应用快速搭建。
项目支持 Docker 容器化、Linux 服务器与私有化内网部署，可在无外网离线环境稳定运行，满足政企数据安全与合规要求。
已成功应用于企业 AI 中台、个人智能体空间、业务自动化及多系统集成场景，可为 ERP、OA、小程序、数字人设备提供统一 AI 能力输出，实现智能问答、流程自动化、私有知识库、数字人交互等端到端解决方案，具备高扩展、高稳定、高安全的商业化落地能力。
示例图片视频
相似推荐
手势识别模型训练
为应对复杂环境下手势识别准确率低的挑战，本项目旨在训练一个轻量化实时识别模型。系统通过摄像头捕捉手部关键点，利用时序网络分析动作序列，核心功能是精准分类静态手势与动态滑动手势，实现低延迟的人机交互控制。
基于传统算法和YOLO的手机壳缺陷检测
基于传统算法与YOLO的手机壳缺陷检测系统
一、立项背景与目标
手机壳生产环节中，划痕、气泡、毛边、色差等缺陷直接影响产品良率与用户体验。传统人工检测效率低、误检率高，难以满足大规模产线需求。本项目融合传统图像处理算法与YOLOv8目标检测模型，构建高精度、高效率的自动化缺陷检测系统，实现手机壳表面缺陷的实时识别、定位与分类，目标将检测准确率提升至98%以上，检测速度控制在0.5秒/件以内，显著降低人工成本与漏检率。
二、软件功能与核心模块
图像采集模块：支持工业相机实时采集手机壳多角度图像，自动触发拍照与图像预处理（灰度化、去噪、增强对比度）。
传统算法模块：基于OpenCV实现边缘检测、形态学操作、模板匹配等算法，用于快速筛查明显缺陷（如毛边、缺角）。
YOLOv8缺陷识别模块：训练专用缺陷数据集，实现对划痕、气泡、凹陷、印刷偏移等复杂缺陷的精准识别与定位，支持多类别输出。
结果融合与决策模块：综合传统算法与YOLO结果，通过置信度加权与规则引擎输出最终判定，支持缺陷类型、位置、严重等级标注。
人机交互界面：提供实时检测画面、缺陷热力图、统计报表、历史数据查询、报警推送等功能，支持参数配置与模型更新。
三、业务流程与功能路径
图像输入：工业相机采集手机壳图像 → 图像预处理 → 输入检测系统。
双路并行检测：
传统算法路径：边缘检测 → 形态学处理 → 缺陷初筛。
YOLO路径：图像输入 → YOLOv8推理 → 缺陷定位与分类。
结果融合：双路结果比对 → 置信度加权 → 最终判定（合格/不合格+缺陷类型）。
输出与反馈：显示缺陷位置与类型 → 生成检测报告 → 触发分拣机构 → 数据存入数据库 → 支持历史追溯与模型迭代优化。
基于python脚本自动化采集
为市场分析、行业研究人员开发的公开数据自动化采集与整理工具，可对公开的行业资讯、商品价格、公开榜单等合规公开数据进行定时采集，自动解析、清洗数据，并按用户需求生成结构化的 Excel 或 CSV 数据文件，支持定时任务配置，实现数据的自动更新，为用户提供高效、稳定的数据支持。
AI 智能体开发项目
技术栈：SpringBoot（Java）、阿里 AgentScope（Python）、Redis中间件、MemOs记忆系统、OSS、多智能体、Skill 技能系统、工作流剧本
项目简介：
企业级 AI 智能体平台，以多智能体协作 + 技能编排 + 工作流 + 记忆存储为核心，支撑智能客服、业务自动化、数据核对、日程管理等场景。
小说生成工具
一、立项背景和目标
网文市场对高武都市爽文类型需求旺盛，但人工写作速度慢、质量不稳定、长篇连载节奏难以保障。本项目以AI辅助工业化小说创作为核心目标，构建一套可量产、可复现、质量可控的AI小说生成流水线，并最终形成可迁移至其他题材的通用小说生成工程体系。
二、软件功能与核心模块
系统由多个专项技能模块构成。novel-architecture负责世界观与设定生成，包括势力划分、修炼体系、主线冲突框架。novel-charac
ter负责角色状态的全程追踪与更新，管理角色境界、关系网络及已退场人物。novel-outline负责400章全景大纲规划与Sprint任务卡
切分。novel-chapter是核心写作模块，采用分段生成策略，每段500到1000字逐步输出章节正文。novel-context负责跨Sprint上下文
加载，解决长篇创作中的记忆断层问题。novel-review执行15项维度的章节审查，涵盖逻辑、节奏、伏笔、角色OOC等。novel-memory-
guard提供6项记忆一致性门禁检查。elatia-humanizer-zh专项消除AI写作痕迹，提升文本自然度。此外系统设有6道质量门禁，分别把
控字数、审查结果、一致性、打脸质量与爽点节奏。
三、业务流程与功能路径
系统采用三角色Harness架构驱动整个流水线，角色分别为Planner、Generator、Evaluator。
Phase 0为规划阶段，Planner读取400章大纲，将其切分为若干Sprint任务卡，每批5章。Phase
1为一次性初始化，依次执行世界观生成、角色初始化、章节目录生成，完成后通过字数规模校验门禁。Phase
2为核心的Sprint循环生成阶段，每轮Sprint先由novel-context加载历史上下文，再由Generator逐段落写作；每段完成后Evaluator执
行节流检查，通过则继续，失败两次以内则重写当段，失败超过两次则暂停等待人工介入。章节写完后依次通过字数校验、15项审查、
6项记忆一致性检查、5项打脸质量检测，全部通过后将结果回写至全局摘要、角色状态、叙事记忆等文件。Phase
3为节奏检查，每3章触发一次小爽点确认，每10章触发一次大爽点确认，确认通过后进入下一Sprint。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服