智慧物流数据总览中心（可视化大屏）

项目定位 为一家**外贸医疗器械企业**打造的"品牌官网 + 获客中台"一体化平台：前台是面向海外采购商的英文官网（承接询盘），后台是销售团队自用的**获客—转化—跟进**全流程工具集，把原本靠人肉 Google、Excel 整理客户的外贸流程线上化、批量化。 前台官网（面向海外买家） - 首页（轮播 Banner、热卖产品推荐）、产品中心、产品详情（富文本长描述 + 图集）、关于我们、联系我们； - 导航栏与联系页内置 WhatsApp / Instagram / Facebook / 邮件一键直达，贴合海外买家沟通习惯； - AI 智能客服（右下角对话窗）：基于自家产品资料库做检索增强（RAG），用英文 7×24 接待询盘、回答产品参数，买家不流失在"非工作时间"。 后台管理（`/admin`，销售团队自用） - 仪表盘 运营概览 + 最新抓取线索分页，打开后台就知道今天有哪些新客户。 - 产品管理 产品增删改查、批量删除、富文本详情、图片上传；**支持一键导入同行 Alibaba 国际站店铺产品**（免登录、免 API Key，自动识别分类），新产品上架从"手动录入几小时"降到"粘贴店铺链接几分钟" 。 - 线索获客 按关键词抓取同行业店铺联系方式：Google Places API（真实数据）/ OpenStreetMap Overpass（免费、合规、免 Key）/ 黄页三模式 + 演示数据兜底；抓取结果一键 **WhatsApp / Facebook / 邮件分批群发**（默认每批 10 条，可配置）。 - 在线邮箱 后台直接登录企业邮箱在线收发开发信（nodemailer 发信 + IMAP 收信），兼容网易"别名邮箱"归一化识别，不会把同一客户当两个人。 - 热卖趋势 医疗器械热卖关键词热度趋势（ECharts 图表，演示/真实数据源双模式），指导选品。 - 海关数据 按客户网址查询其近一年真实进出口记录（演示/富通天下双模式），判断买家实力与采购周期。 - 留言管理 前台联系表单的询盘留言统一收件、跟进。 - AI 模型配置 后台增删改多个 OpenAI 兼容模型（豆包 / DeepSeek / OpenAI 等），一键切换客服默认模型，密钥加密存储。 典型业务价值 - 把"找客户 → 批量触达 → 邮件跟进 → 询盘接待"串成闭环；AI 客服 + 批量群发直接降低外贸业务的人力重复劳动； - 产品库导入与海关数据查询这类重调研环节，从数小时压缩到分钟级。

项目定位 面向企业**私有化部署**的 AI 知识库问答系统（RAG）：把企业内部的制度文档、产品手册、技术资料、项目档案统一喂给 AI，员工用自然语言提问，即可获得**带原文出处引用**的可靠答案，替代传统"全文检索 + 人肉翻文档"的低效方式。产品形态为单客户独立部署（非 SaaS），企业内部员工共用一套账号，开箱即用。 核心功能 - 文档管理 单文档 / 整个文件夹上传（保留相对目录结构）；按扩展名白名单 + 文件头（magic bytes）双重校验真实格式，伪装扩展名直接拒绝入库。 - 流式问答 SSE 逐字输出回答，右侧实时展示来源片段（可点击预览定位）；回答结束后给出 2~3 条相关追问建议，并返回检索/生成耗时等性能指标。 - 混合检索 向量语义召回 + pg_trgm 关键词召回 + RRF 排名融合，兼顾"同义问法"与"碎片简称"两类查询。 - 语义缓存 新问题与近期缓存做余弦相似度比对（≥0.95 直接复用答案，跳过检索与模型调用）；知识库任何变更（上传/删除/重建索引）自动失效该用户缓存，杜绝命中过期答案。 - 多轮对话 结合历史对话把"它的优缺点呢"这类指代问句自动改写为独立查询，再去检索。 - 3D知识图谱 文档关系 / 实体关系双模式 three.js 力导向聚类可视化：相干文档自动聚簇、连线粗细颜色映射关联度、UnrealBloom 辉光特效，一眼看清知识库的主题分布。 - RAG 评估看板 维护评估集与评估运行，对检索/回答质量做回归对比，支撑"改了 Prompt 或检索策略后答案有没有变差"的量化验收。 - 用量与成本 全链路记录模型调用事件与 token 成本（usage-event），后台查看调用量与花费统计。 - 文档共享 生成授权分享链接，对外提供受控的文档访问。 - 安全 登录态存 HttpOnly Cookie（前端脚本读不到）；知识库文档一律走授权下载接口，不暴露静态直链；模型密钥加密存储。 典型业务价值 - 新人培训 / 客服售后场景下，问答响应从"翻文档 10 分钟"缩短到"开口即答、带来源"； - 私有化部署保证企业资料不出内网； - 语义缓存 + 限额部署让中小团队的模型调用成本可控可统计。

本项目是一款轻量级的移动端半自动化交互工具。为了应对复杂多变的屏幕 UI 场景，本工具采用“视觉呈现+人工辅助定位+机器精准执行”的闭环模式。核心模块包括：利用 OpenCV 实时抓取并渲染设备屏幕画面；用户在可视化界面上点选起始与目标位置；借助 NumPy 进行矩阵运算，快速计算两点间的欧氏距离；最后通过内部映射公式转化为按压时长，由 ADB 协议向设备发送模拟触控指令。该项目广泛应用于移动端 UI 定点测试及特定坐标的自动化脚本开发。

本项目是一款基于前沿深度学习模型（So-VITS-SVC）的本地化 AI 音频处理工具。核心功能旨在实现高保真的声音克隆与音色转换。主要模块包括：1. 音频数据预处理（自动切分、降噪、重采样）；2. 声学特征（F0音高、内容特征）提取；3. 基于预训练模型的音色推理与转换；4. 最终的音频混音与格式输出。该系统可应用于虚拟主播（VTuber）配音、有声书制作、以及合规的 AI 音乐翻唱等场景，输出音频自然流畅，具有极高的拟真度。

本项目用于高效采集指定网页的公开多媒体数据（包括视频、音频、文本信息），并进行结构化清洗与存储。核心功能包括：自动模拟真人操作、绕过基础反爬策略、自动捕获动态加载的数据包、视频文件批量下载、以及最终将元数据导出为 Excel/CSV 格式。适用于竞品分析、舆情监控、素材库建设等场景。