业务和功能介绍
EduPilot 是一套已完成端到端开发的多模态教学智能体系统，定位于“教师备课共创助手”。项目不是停留在单轮文案生成，而是形成了可运行的业务闭环：输入需求与资料、系统生成课件与教案、教师反馈后定向改写、最终标准化导出。
当前版本已落地的核心成果如下：
1. 双通道交互输入：前端同时支持文字输入与语音输入；在浏览器语音识别不可用时，可自动切换录音上传并调用后端转写接口。
2. 多模态资料接入：支持上传并解析 PDF、Word、PPT、图片、视频等资料，形成结构化参考信息。
3. 参考资料与意图绑定：前端将 reference_materials 与 intent_bindings 一并提交，后端按绑定关系参与研究与生成。
4. 多智能体协同生成：系统采用 planner、researcher、designer、writer、coder 五节点主链路，支持首次生成与反馈再生成两种工作模式。
5. 检索增强可配置：提供 hybrid、local_only、web_only 三种研究模式，可按课堂场景切换本地知识库与联网检索策略。
6. 多产物交付：主流程自动输出 AST 与 HTML 课件；通过导出接口可生成 PPT、Word、PDF 等交付物。
7. 实时进度与断线容错：WebSocket 推送节点状态，连接中断时可通过待发消息队列与 resume/feedback 接口继续任务。
当前版本已落地的核心成果如下：
1. 双通道交互输入：前端同时支持文字输入与语音输入；在浏览器语音识别不可用时，可自动切换录音上传并调用后端转写接口。
2. 多模态资料接入：支持上传并解析 PDF、Word、PPT、图片、视频等资料，形成结构化参考信息。
3. 参考资料与意图绑定：前端将 reference_materials 与 intent_bindings 一并提交，后端按绑定关系参与研究与生成。
4. 多智能体协同生成：系统采用 planner、researcher、designer、writer、coder 五节点主链路，支持首次生成与反馈再生成两种工作模式。
5. 检索增强可配置：提供 hybrid、local_only、web_only 三种研究模式，可按课堂场景切换本地知识库与联网检索策略。
6. 多产物交付：主流程自动输出 AST 与 HTML 课件；通过导出接口可生成 PPT、Word、PDF 等交付物。
7. 实时进度与断线容错：WebSocket 推送节点状态，连接中断时可通过待发消息队列与 resume/feedback 接口继续任务。
项目实现
基于 LangChain 的 Multi-Agent 核心编排与开发（Python）：
使用 Python 结合 LangChain/LangGraph 框架，从零主导开发「规划-答疑-评估」多角色 Multi-Agent 协作拓扑。摒弃轻量级可视化工具，通过底层代码构建复杂的 State Graph 流转逻辑，实现教学任务（如知识点溯源、错题解析）的精细拆解与闭环交互，深度优化 Agent 调度链路，稳定支撑 10+ 高并发学生会话场景。
端到端 RAG 全流程构建与 Milvus 深度整合：
设计并落地高可用的 RAG 全流程链路，底层弃用默认轻量库，全面接入 Milvus 向量数据库以支撑海量题库与教辅资料的高效并发检索。针对教材文档设计“基于知识点逻辑边界”的智能切片与混合检索（Keyword + Dense）策略，使答题幻觉率下降 55%；此外，开发基于意图路由的 Vision/Text 多模态联合调度机制，支持复杂数理图形题的自动化解析。
AI 大文本生成逻辑优化与推理强化：
攻坚教学场景下的 AI 大文本生成逻辑（如长篇幅知识点串讲、定制化长文本学习报告）。通过构建深度 Prompt Pipeline，在长文本生成中引入多步 CoT（思维链）+ Self-Reflection（自我反思）机制，有效解决模型在输出长篇幅推导过程时的逻辑灾难问题，使大模型解题步骤拆分的正确率及教学解析的连贯性提升 30%。
使用 Python 结合 LangChain/LangGraph 框架，从零主导开发「规划-答疑-评估」多角色 Multi-Agent 协作拓扑。摒弃轻量级可视化工具，通过底层代码构建复杂的 State Graph 流转逻辑，实现教学任务（如知识点溯源、错题解析）的精细拆解与闭环交互，深度优化 Agent 调度链路，稳定支撑 10+ 高并发学生会话场景。
端到端 RAG 全流程构建与 Milvus 深度整合：
设计并落地高可用的 RAG 全流程链路，底层弃用默认轻量库，全面接入 Milvus 向量数据库以支撑海量题库与教辅资料的高效并发检索。针对教材文档设计“基于知识点逻辑边界”的智能切片与混合检索（Keyword + Dense）策略，使答题幻觉率下降 55%；此外，开发基于意图路由的 Vision/Text 多模态联合调度机制，支持复杂数理图形题的自动化解析。
AI 大文本生成逻辑优化与推理强化：
攻坚教学场景下的 AI 大文本生成逻辑（如长篇幅知识点串讲、定制化长文本学习报告）。通过构建深度 Prompt Pipeline，在长文本生成中引入多步 CoT（思维链）+ Self-Reflection（自我反思）机制，有效解决模型在输出长篇幅推导过程时的逻辑灾难问题，使大模型解题步骤拆分的正确率及教学解析的连贯性提升 30%。
示例图片视频
相似推荐
中国建筑基地后台管理
第五平台erp系统项目二次更新开发，主要为了管理整合各个基地的财务，采购，生产，销售，人力，订单,可以实时管理查看各个基地月度季度年度经营情况，配置领导驾驶舱可视化大屏，已经工人生活小程序
Social Matrix海外多平台社媒运营分析系统
基于各社交媒体平台（如 Facebook、TikTok、YouTube、X 等）的三方 API 获取账号及内容数据，在后台统一进行数据清洗、结构化与存储，并构建多维分析能力，核心功能包括账号管理（多平台账号接入、授权与状态监控）、数据看板（粉丝增长、互动率、曝光与播放等核心指标的可视化趋势分析）、内容分析（对帖子/视频进行表现评估、爆款内容识别、发布时间与互动关联分析）、竞品监控（对竞品账号进行周期性抓取与对比分析）、以及报表导出与自定义指标配置，从而帮助用户实现跨平台的社媒运营效果评估与投放优化决策支持。
功能介绍
1. 账号管理
支持一键接入 Facebook、TikTok、YouTube、X 等主流平台账号
OAuth 安全授权、账号状态实时监控（已授权 / 过期 / 异常）
批量账号管理、权限分配与同步设置
账号健康度评估与 API 限额预警
平台切换快速入口，一站式管理所有社媒账号
2. 数据看板（核心仪表盘）
实时核心指标：总粉丝数、粉丝增长趋势、总互动量、平均互动率、曝光量、播放量、完播率等
多维度趋势可视化图表（折线图、柱状图、饼图、热力图）
支持按平台、时间周期（7天/30天/90天/自定义）对比分析
关键指标异常预警与数据快照
自定义看板布局，满足不同角色查看需求
3. 内容分析
所有帖子/视频自动采集与结构化存储
内容表现智能评估：点赞、评论、分享、收藏、播放完成度等
爆款内容识别：AI 打分 + 爆款指数排名
发布时间与互动关联分析（最佳发布时间推荐）
内容标签分类与趋势洞察
单个内容深度分析面板（互动趋势、受众画像、情感分析）
4. 竞品监控
添加竞品账号进行周期性自动抓取
竞品与自身账号数据对比（粉丝增长、互动率、内容表现、活跃度等）
竞品爆款内容追踪与策略借鉴
竞品雷达图、增长对比图、Top内容对标
定期竞品监测报告推送
信灵OA
1. 员工端：发起申请
智能表单：员工在系统里选择“请假申请”，系统会自动带出员工姓名、部门。只需选择请假类型（如年假、病假、事假等）、起止时间，系统会根据日历自动计算请假天数（并自动扣除其中的非工作日）。
余额关联：选择“年假”时，系统会自动显示你的剩余年假额度。如果申请天数超出剩余额度，系统会提示无法提交，从源头杜绝“超请”。
规则校验：例如，你请半天事假，可以自由选择上午或下午；病假可能需要上传附件（如诊断证明）。系统能自动套用公司规则，比如“请假超过3天需总监审批”。
审批人自动匹配：无需员工去查“我的请假该找谁批”。系统根据你预设的汇报关系（如：员工→组长→经理→HR），自动推送申请单到对应审批人的待办列表。
2. 审批端：高效处理
多端提醒：审批人无论在电脑前、手机上（钉钉/企微/飞书等），都能立即收到待办通知，可随时打开处理，不再需要来回发邮件或等签字。
信息全景展示：审批人打开申请单，除了能看到请假信息，还能一键看到该员工的历史请假记录、年假余额、当前团队内同时请假的人员情况，帮助做出合理判断。
批量与代理审批：管理者可以在一个界面处理多个请假申请。出差期间，还可以设置“代理人”代为审批，确保流程不中断。
转办与沟通：如果发现这单跟自己无关，可“转办”给正确的人。有疑问时，可以直接在流程下@相关人进行沟通，所有沟通记录留存。
3. 数据自动流转与同步
自动更新年假余额：请假获批后，系统会自动、准确地扣除相应的年假余额，员工的“年假账本”实时更新，无需HR手动录入Excel。
考勤数据打通：系统会自动将获批的请假信息同步到考勤模块。月底考勤统计时，系统会自动识别“某天为请假”，无需员工和HR人工核对。
薪资计算联动：最终，请假数据还会流向薪资模块，作为当月薪资计算（如扣减事假工资）的准确依据。
电商到工厂端
电商产品出单到工厂生成的一个服务项目,电商产品出单到工厂生成的一个服务项目,电商产品出单到工厂生成的一个服务项目,从项目出单到工厂生产的一站式服务,帮助新人电商快速出品
集团某数据汇总管理系统
一、立项背景
针对集团多层级组织架构管理模式下，跨层级数据集中汇聚难度大、人工统计核算效率低、数据误差频发、数据来源链路无法溯源、数据管控缺乏标准化流程等管理痛点，为统一数据上报规范、提升数据统计准确性与协同效率、实现全链路数据可追溯管理，特建设本数据填报汇总管理系统。
二、核心软件功能
系统搭建多层级组织架构管理体系，采用填报 + 审核双角色分工机制，明确岗位权责；填报人员支持历史数据复用复制、下级单位数据一键汇总等操作，简化填报工作量；审核人员负责本级及汇总数据的合规校验、内容审核与确认把关，数据审核通过后，自动完成向上级单位流转提交，形成标准化上报闭环。
三、核心业务流程
一级公司填报管理员统一搭建二级组织架构，同步配置二级单位填报人员账号权限；
二级填报人员自主维护本单位基础信息，并完成下属下级公司组织信息的搭建与管理；
最末端基层单位填报人员完成本单位业务数据填报，整合汇总本级数据后提交至本级审核人员；
审核人员对上报数据进行核查确认，审核无误后逐级向上级单位提交汇总数据；
数据按组织层级层层上报、逐级汇总，最终完成全集团数据归集，统一汇总至一级公司。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服