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easyui

基于SpringBoot+Vue+AI大模型的智能化在线医疗预约系统设计与实现

本文设计并实现了一种基于SpringBoot+Vue+AI大模型的智能化在线医疗预约系统。该系统通过整合人工智能技术优化传统医疗流程，解决挂号难、资源分配不均等问题。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot构建微服务，前端基于Vue实现响应式交互，结合AI大模型实现智能分诊、个性化推荐和虚拟健康助手功能。关键技术包括自然语言处理、大数据分析和云计算，支持症状语义分析、医生智能匹配和24

零点毕设
2026-08-13 16:24:27

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#spring boot #vue.js #人工智能 +4
AI Agent Harness Engineering 的多模态融合：视觉、听觉与文本的联合推理机制

在人工智能技术飞速发展的今天，单一模态的AI系统已经无法满足复杂现实世界的需求。本文深入探讨AI Agent Harness Engineering中的多模态融合技术，重点分析视觉、听觉与文本三种核心模态的联合推理机制。我们将从基础概念出发，通过生动的比喻和实际案例，解析多模态融合的技术原理、实现方法和应用场景。文章不仅涵盖理论框架，还提供了详细的代码实现、系统架构设计和最佳实践，为读者构建真正智

 禅与计算机程序设计艺术
2026-04-09 23:34:52

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#人工智能 #easyui #前端
AI Agent Harness Engineering 多语言支持实现：翻译能力集成与跨语言协作

语言覆盖范围: 系统能够处理的语言数量和类型，包括高资源语言(如英语、中文)和低资源语言(如许多少数民族语言)。翻译质量: 翻译结果的准确性、流畅性和文化适应性，这直接影响用户体验和系统实用性。系统性能: 包括响应延迟、吞吐量、资源利用率等指标，对于实时交互场景尤为重要。可扩展性: 系统能否方便地添加新语言、适应新的应用场景和处理不断增长的用户需求。跨模态能力: 除了文本外，系统能否处理语音、图像

 Python人工智能大数据
2026-04-09 21:31:50

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#人工智能 #easyui #前端
GPT6-Spud-AGI前夜的豪赌

AGI（通用人工智能）这个词，在2026年的AI圈里已经不是科幻概念，而是一个越来越近的工程目标。OpenAI押注的是一个"全能统一架构"路线；Anthropic押注的是"专注文本/代码的安全可控模型"；智谱、阿里、DeepSeek押注的是"高性价比开源替代"。三条路，谁对，市场2026年底会给出答案。这颗"土豆"，不管好不好吃，上桌之后，AI的餐桌格局都会重新摆盘。

西里尤琦
2026-04-09 09:32:42

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#easyui #前端
为什么你的 Agent Debug 成本比开发更高：可观测性缺失带来的灾难

想象一下这个场景：周一早上，你刚刚完成了一个智能客服 Agent 的核心开发工作。整个开发过程非常顺利，你用了不到两周的时间，将复杂的业务逻辑、自然语言处理能力和用户意图理解模块整合在一起。测试环境中的表现也令人满意，一切看起来都按照预期进行。你自信地将这个 Agent 部署到生产环境，期待着它能够自动处理 80% 的客户咨询，大幅减轻客服团队的压力。然而，好景不长。周二下午，你开始收到客服团队的

 Golang编程笔记
2026-04-08 21:16:05

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#easyui #ui #前端
AI浪潮下的测试工程师突围战：从报告生成到价值重塑

AI自动化测试大幅提升效率，但存在关键缺陷：传统测试流程耗时4小时生成报告，AI仅需1小时，且覆盖率达98.5%。然而AI会遗漏复杂场景，如金融系统汇率计算误差导致日损230万美元。人类测试工程师在业务逻辑验证、非确定性场景测试（识别率高达97%）、缺陷复现、质量文化构建和伦理把关方面不可替代。未来测试工程师需向质量效能分析师、AI训练师等角色进化，掌握混沌工程、质量经济学等能力。真正的测试价值在

 霍格沃兹测试开发学社-小明
2026-03-10 14:43:11

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#javascript #人工智能 #前端 +4
性能测试2026：全链路压测定位瓶颈实战

摘要：2026年新基建时代，全链路压测技术迎来革命性升级，从灾备演练演变为业务连续性保障核心。关键技术包括：无侵入流量录制2.0、AI驱动的场景建模、四阶瓶颈定位框架（基础设施层扫描、中间件解剖、代码级追踪、混沌验证）以及AIOps预测分析。随着量子计算等新技术的应用，全链路压测正成为业务生存能力基座，深度瓶颈定位能力将成为测试工程师的核心竞争力。

霍格沃兹测试开发学社-小明
2026-03-06 13:39:01

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#easyui #前端 #javascript +4
LLM驱动的AI Agent对话修复技术

随着人工智能技术的飞速发展，基于大语言模型（LLM）的AI Agent在各种对话场景中得到了广泛应用。然而，在实际对话过程中，由于各种原因，如语言表达的模糊性、上下文理解的偏差等，常常会出现对话质量不佳的情况。LLM驱动的AI Agent对话修复技术的目的就是提高AI Agent对话的准确性、连贯性和自然度，使得对话更加符合用户的期望。本技术的范围涵盖了从简单的语句修正到复杂的上下文理解和语义纠错

 数据结构与算法学习
2026-03-05 20:42:54

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#人工智能 #easyui #前端
无代码测试平台：降低技术门槛的行业革命

无代码测试正成为行业主流，预计2026年60%以上企业测试将由无代码平台主导，显著提升效率并降低成本。主流平台已具备AI自愈、自然语言处理等能力，使测试周期缩短52%，维护成本下降60%。企业案例显示，无代码方案使测试构建时间从2周缩短至4小时，维护工时减少67%。测试人员角色正从"脚本编写者"转型为"质量架构师"，但复杂场景仍需代码辅助。未来将向AI测试代

 霍格沃兹测试开发学社-小明
2026-03-04 12:17:22

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#easyui #前端 #javascript +3
周红伟：OpenClaw+knowledge-work-plugins Skills 的案例实操

项目展示了AI在工作场景中的未来方向：不再是简单的问答工具，而是深度理解业务逻辑、能够提供专业建议的智能伙伴。通过精心设计的插件架构和丰富的预置功能，Anthropic为知识工作者提供了一个强大而灵活的工具平台。这个项目的开源性质也意味着，随着更多企业和个人的参与，将涌现出更多创新的插件和应用场景，进一步推动AI在工作场所的普及和深化。项目地址。

元宇宙iwemeta
2026-03-04 09:26:14

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#easyui #前端 #javascript +3
2024最新：AI原生情感分析应用开发完全手册

在当今数字化时代，人们产生了海量的文本数据，如社交媒体评论、客户反馈等。情感分析能够帮助我们从这些文本中提取出情感倾向，了解人们的态度和感受。本手册的目的就是详细介绍如何开发一个AI原生的情感分析应用，范围涵盖从基础概念到实际项目开发的全过程。本手册将首先介绍情感分析的核心概念和它们之间的关系，接着讲解核心算法原理和具体操作步骤，然后介绍数学模型和公式，再通过项目实战展示如何开发一个情感分析应用，

Golang编程笔记
2026-03-01 22:40:49

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#easyui #前端
周红伟：一文讲透，智能体OpenClaw+Skills终极指南

项目展示了AI在工作场景中的未来方向：不再是简单的问答工具，而是深度理解业务逻辑、能够提供专业建议的智能伙伴。通过精心设计的插件架构和丰富的预置功能，Anthropic为知识工作者提供了一个强大而灵活的工具平台。这个项目的开源性质也意味着，随着更多企业和个人的参与，将涌现出更多创新的插件和应用场景，进一步推动AI在工作场所的普及和深化。项目地址。

元宇宙iwemeta
2026-03-01 12:24:22

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#easyui #前端 #javascript
周红伟：企业级智能体Anthropics开源Claude Cowork知识工作插件深度分析

项目展示了AI在工作场景中的未来方向：不再是简单的问答工具，而是深度理解业务逻辑、能够提供专业建议的智能伙伴。通过精心设计的插件架构和丰富的预置功能，Anthropic为知识工作者提供了一个强大而灵活的工具平台。这个项目的开源性质也意味着，随着更多企业和个人的参与，将涌现出更多创新的插件和应用场景，进一步推动AI在工作场所的普及和深化。项目地址。

元宇宙iwemeta
2026-03-01 11:19:12

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#easyui #前端 #javascript
AI原生应用领域知识抽取的算法优化技巧

AI原生应用的核心特点是“从设计之初就深度依赖AI能力”，而知识抽取是这类应用的“信息消化系统”——它能将海量文本（如用户聊天记录、医疗病历、新闻报道）转化为结构化知识（如“实体-关系-事件”三元组），供上层模型（如推荐系统、决策引擎）使用。本文将聚焦知识抽取的算法优化，覆盖实体识别、关系抽取、事件抽取三大任务，适合希望提升AI应用核心能力的开发者阅读。本文将按照“概念→原理→优化→实战”的逻辑展

 Java大师兄学大数据AI应用开发
2026-02-23 23:14:24

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#算法 #easyui
自然语言处理在AI原生应用中的核心技术与实践指南

在“AI原生”（AI-Native）时代，应用的核心逻辑不再是“用代码实现功能”，而是“用AI模型驱动决策”。自然语言处理（NLP）作为人机交互的“语言桥梁”，是90%以上AI原生应用的基础能力——从智能助手到内容生成，从客服系统到医疗诊断，NLP技术的深度决定了应用的“智能度”。本文将聚焦NLP在AI原生应用中的核心技术栈（如大模型、上下文学习）和工程实践方法（如提示工程、微调优化），覆盖技术原

 Java大师兄学大数据AI应用开发
2026-02-22 20:51:36

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#自然语言处理 #easyui
语言模型在多智能体协作任务中的推理能力

在当今的人工智能领域，多智能体系统的应用越来越广泛，如自动驾驶、智能物流、协同办公等。多智能体协作任务要求多个智能体之间进行有效的沟通和协作，以完成复杂的任务。语言模型作为一种强大的自然语言处理工具，能够理解和生成自然语言，为多智能体之间的交互提供了一种有效的方式。本研究的目的在于深入探讨语言模型在多智能体协作任务中的推理能力，分析其如何帮助智能体在协作过程中进行有效的决策和行动。研究范围涵盖了语

 AI学长带你学AI
2026-02-22 20:01:30

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#语言模型 #easyui #人工智能
大规模语言模型的抽象思维与创新能力培养

随着人工智能技术的飞速发展，大规模语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成就。然而，当前的大规模语言模型在抽象思维和创新能力方面仍存在不足。本文章的目的在于深入探讨如何培养大规模语言模型的抽象思维与创新能力，旨在为相关研究人员和开发者提供理论指导和实践方法。范围涵盖了从核心概念的解析、算法原理的阐述到实际项目的应用，以及未来发展趋势的展望。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，包括目的

 AGI大模型与大数据研究院
2026-02-22 02:05:57

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#语言模型 #easyui #人工智能
提示工程架构师分享提升AI性能的独特提示工程见解

在提示工程领域，核心问题围绕如何设计高效、准确且通用的提示，以提升 AI 在各种任务中的性能。这涉及到多个方面：一是如何理解模型对不同提示结构和内容的响应模式，不同的提示措辞、长度、上下文信息等都会影响模型输出；二是如何在海量的可能提示中筛选出最优或接近最优的提示，尤其是在面对复杂任务和多样化数据时；三是如何确保提示工程在不同模型架构和应用场景下的可迁移性和鲁棒性。例如，在医疗领域的问答系统中，既

 SuperAGI2025
2026-02-19 19:11:51

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#人工智能 #easyui #前端
大模型领域落地应知必会(2): 轻量化微调

Prompt Tuning是一种通过改变输入提示语（input prompt）以获得更优模型效果的技术。

AI_小站
2026-02-19 08:15:00

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#easyui #前端 #javascript +3
大模型在哲学论证推理中的逻辑一致性评估

随着人工智能技术的飞速发展，大模型如GPT系列、BERT等在自然语言处理领域取得了显著成就。这些大模型具备强大的语言理解和生成能力，为处理复杂的文本信息提供了有力工具。在哲学领域，论证推理是哲学研究的核心方法之一，其逻辑一致性对于保证哲学观点的合理性和可靠性至关重要。本研究的目的在于探索如何利用大模型对哲学论证推理进行逻辑一致性评估，提高哲学研究的效率和准确性。研究范围涵盖了常见的哲学论证类型，包

 数据结构与算法学习
2026-02-17 21:30:09

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 12

#easyui #前端 #javascript
AI原生应用中的上下文理解：5大核心技术解析

在当今的AI世界里，AI原生应用越来越多，就像超级英雄不断出现在城市中一样。而上下文理解在这些应用中就像是超级英雄的“超能力”，能让AI更聪明地工作。我们这篇文章的目的就是带大家认识一下在AI原生应用里上下文理解所用到的5大核心技术，了解它们是怎么发挥作用的。文章的范围主要围绕这5大核心技术的原理、应用等方面展开。接下来，我们会先给大家讲一个有趣的故事来引出主题，然后像给大家介绍好朋友一样，详细解

 大厂前端小白菜
2026-02-15 21:55:56

 502

 9

#easyui #前端
实体识别新范式：AI原生应用带来的技术革命

在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本信息。实体识别就像是一个聪明的小助手，它能从这些文本里准确地找出各种重要的实体，比如人名、地名、组织机构名等。我们这篇文章的目的就是要和大家讲讲，随着AI原生应用的发展，实体识别领域发生了哪些翻天覆地的变化，以及这些变化会给我们带来什么样的影响。文章会涵盖实体识别的基本概念、新技术带来的变革、实际应用场景等多个方面。我们这篇文章就像一座大房子，有很

 杨正康396
2026-02-09 21:54:18

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#easyui #前端
AI原生应用必看：用户意图理解的常见误区与解决方案

在当今AI蓬勃发展的时代，AI原生应用如雨后春笋般涌现。而准确理解用户意图是这些应用能否成功的关键因素之一。本文的目的就是帮助开发者和相关从业者识别在用户意图理解过程中容易陷入的常见误区，并提供有效的解决方案。范围涵盖了常见的用户意图理解技术和方法，以及在不同类型AI原生应用中的应用。本文将先介绍与用户意图理解相关的核心概念，包括它们的定义和相互关系，通过示意图和流程图直观展示。接着讲解核心算法原

 AA尚诺传承
2026-02-09 20:34:40

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 14

#easyui #前端
python基于强化学习和大模型的船舶停靠航行记录船舶避碰系统_5824700g

HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方

 mind526
2026-02-09 11:21:17

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#python #easyui #开发语言
AI原生应用领域跨语言理解的应用场景大揭秘

我们生活在一个全球化的时代，不同国家、不同语言的人们交流越来越频繁。但是语言的差异就像一堵墙，阻碍着人们顺畅地沟通。AI原生应用领域的跨语言理解就是要打破这堵墙，让人们无论说什么语言，都能互相理解。本文的目的就是带大家了解跨语言理解在各个方面的应用场景，范围涵盖了商业、教育、娱乐等多个领域。接下来，我们会先了解跨语言理解的核心概念，就像认识新朋友一样，了解它是什么，和其他概念有什么关系。然后学习它

 大厂前端小白菜
2026-02-09 00:12:08

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#easyui #前端
从零实现AI多语言应用：实战指南

在当今全球化的时代，人们对于跨越语言障碍进行交流和获取信息的需求越来越强烈。AI多语言应用可以帮助不同语言背景的人们轻松沟通，打破语言隔阂。本指南的目的就是教会大家如何从零开始，一步步实现一个AI多语言应用，范围涵盖从基础概念的理解到实际项目的开发和部署。本文首先会介绍相关的核心概念，让大家对AI多语言应用有一个初步的认识。然后详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，给出数学模型和公式。接着通过项目实

 AGI大模型与大数据研究院
2026-02-05 20:24:39

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 16

#人工智能 #easyui #前端
Giskard与DeepEval：AI质量测试的终极指南

摘要：本文深入剖析Giskard和DeepEval两款AI质量测试工具的核心价值，纠正常见认知偏差。Giskard不仅是报告生成器，更是具备静态扫描+动态验证的全链路质量管家，能穿透数据层、模型层和结果层风险；DeepEval则通过可配置指标和断言机制，将主观的LLM评测转化为可量化、工程化的标准流程。文章对比了两款工具的定位差异：Giskard适用于多模型全流程管控，DeepEval专注LLM评

 ZhangJiQun&MXP
2026-02-05 17:42:56

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 26

#人工智能 #transformer #深度学习 +2
大模型在社会科学定性推理中的表现分析

社会科学研究中，定性推理是一种重要的研究方法，它通过对社会现象的描述、分类、解释和理解来揭示社会规律。随着人工智能技术的发展，大模型在自然语言处理等领域取得了显著的成果。本研究的目的在于分析大模型在社会科学定性推理中的表现，探讨其优势与不足，为社会科学研究提供新的思路和方法。研究范围涵盖了常见的大模型，如 GPT 系列、BERT 等，以及社会科学中的多个领域，如社会学、政治学、经济学等。本文将按照

 量化价值投资入门到精通
2026-02-04 20:37:29

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 8

#easyui #前端 #javascript
LLM支持的AI Agent实体链接技术

实体链接技术旨在将文本中的实体提及与知识图谱中的具体实体进行准确关联，是自然语言处理领域的关键任务之一。随着大语言模型（LLM）和AI Agent技术的发展，将LLM的强大语言理解能力与AI Agent的自主执行能力相结合，为实体链接技术带来了新的机遇和挑战。本文的目的在于深入探讨LLM支持的AI Agent实体链接技术，涵盖其原理、算法、实际应用等方面，为相关领域的研究和实践提供全面的指导。本文

 AGI大模型与大数据研究院
2026-02-04 19:56:33

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 16

#人工智能 #easyui #前端
大模型在创新设计推理任务中的表现

在当今科技飞速发展的时代，创新设计推理对于各个领域的发展至关重要。大模型作为人工智能领域的重要成果，其在自然语言处理、图像识别等方面已经取得了显著的成就。本研究的目的在于深入探究大模型在创新设计推理任务中的具体表现，评估其优势与不足，为相关领域的应用和研究提供参考。研究范围涵盖了大模型在不同类型创新设计推理任务中的性能、应用场景以及未来发展趋势等方面。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述研

 Python人工智能大数据
2026-02-04 19:25:51

 710

 11

#easyui #前端 #javascript
LLM支持的AI Agent对话状态跟踪

随着人工智能技术的飞速发展，基于大语言模型（LLM）的AI Agent在对话系统中的应用越来越广泛。对话状态跟踪作为对话系统中的关键环节，其目的在于让AI Agent能够准确记录和理解对话的上下文信息，从而根据当前对话状态做出合理的回应。本文的范围涵盖了LLM支持的AI Agent对话状态跟踪的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景以及未来发展趋势等方面，旨在为读者提供一个全面而深入

 AI云原生与云计算技术学院
2026-02-03 19:59:10

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#人工智能 #easyui #前端
AI原生应用领域实体识别：技术与业务的融合

我们的目的是要搞清楚在AI原生应用这个大环境里，实体识别技术是怎么回事，以及它如何和各种业务完美结合。我们会涉及到实体识别的基本概念、技术原理，还会看看在不同的业务场景里它能发挥什么样的作用。接下来我们会先讲讲实体识别的核心概念，然后深入了解它的算法原理和操作步骤，还会有数学模型和公式的讲解。之后会通过实际的项目案例看看实体识别在代码里是怎么实现的，再去看看它在现实中有哪些应用场景。最后我们会探讨

 宝贝木马
2026-01-31 23:21:26

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 23

#easyui #前端
AI原生应用领域对话状态跟踪：提升自然语言处理能力

在AI原生应用中，我们常常希望计算机能像人类一样和我们自然地对话。对话状态跟踪就是实现这一目标的关键技术之一。它的目的是记录和理解对话的历史信息，从而让计算机在对话过程中做出更合理的回应。本文的范围涵盖了对话状态跟踪的基本概念、算法原理、实际应用等方面，帮助大家全面了解这一技术。本文首先会介绍对话状态跟踪的核心概念，用简单易懂的方式解释相关术语。接着会讲解核心算法原理，并给出具体的操作步骤和代码示

 AI大模型应用之禅
2026-01-30 23:39:24

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 26

#自然语言处理 #easyui
智能体协作实现全面的公司声誉分析

在当今竞争激烈的商业环境中，公司声誉对于企业的生存和发展至关重要。良好的声誉能够吸引客户、投资者和优秀人才，提升企业的市场竞争力；而负面声誉则可能导致客户流失、股价下跌等严重后果。因此，准确、全面地分析公司声誉具有重要的现实意义。本文章的范围涵盖了利用智能体协作技术进行公司声誉分析的各个方面，包括数据收集、处理、分析和评估等环节，旨在为读者提供一个系统、深入的技术方案和实现思路。本文将按照以下结构

 大阳阳544
2026-01-30 19:33:53

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 15

#easyui #前端 #javascript
手把手带你构建旅游规划智能体

本文介绍了一款国内旅行规划AI助手，该智能体基于Deepseek大模型构建，整合高德地图、实时信息查询等工具，并内置导游知识库。其主要功能包括：1）通过多轮对话收集用户旅行需求；2）强制校验时间有效性；3）优先调用内部知识库获取权威信息；4）生成包含行程、预算、导游推荐等要素的详细方案；5）支持方案导出为Word文档。系统强调知识库优先原则，要求严格标注信息来源，确保推荐内容的可靠性和预算计算的准

 m0_59880555
2026-01-29 16:33:40

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 10

#旅游 #easyui #前端
开发基于大模型的金融专业考试答疑系统

随着金融行业的不断发展，金融专业考试的难度和复杂度也在逐渐增加。考生在备考过程中常常会遇到各种问题，需要及时得到准确的解答。传统的答疑方式，如咨询老师、查阅书籍等，效率较低，且不能满足考生随时随地获取信息的需求。基于大模型的金融专业考试答疑系统旨在利用先进的自然语言处理技术和大模型的强大能力，为考生提供高效、准确的答疑服务。本系统的范围主要涵盖金融专业考试的常见科目，如金融学、投资学、财务管理等。

Python编程之道
2026-01-28 22:10:10

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#金融 #easyui #前端
LLM在AI Agent中的文本风格迁移应用

在当今自然语言处理领域，大语言模型（LLM）的出现带来了巨大的变革。LLM具有强大的语言理解和生成能力，而AI Agent则是能够自主执行任务的智能实体。将LLM应用于AI Agent中的文本风格迁移具有重要的研究和应用价值。本文的目的在于深入探讨LLM如何在AI Agent中实现文本风格迁移，分析其技术原理、实际应用场景以及未来发展趋势。范围涵盖了从核心概念的阐述到具体算法实现，再到实际项目案例

 AI云原生与云计算技术学院
2026-01-28 19:08:24

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 12

#人工智能 #easyui #前端
AI Agent的情感计算在客户服务中的应用

本文旨在系统性地介绍情感计算技术在AI Agent客户服务中的应用。我们将涵盖从基础理论到实际实现的完整技术栈，包括情感识别、情感生成和情感交互等关键技术环节。本文特别关注如何将这些技术整合到实际的客户服务系统中，以提升用户体验和服务效率。首先介绍情感计算的基本概念和技术背景然后深入探讨核心算法和数学模型接着通过实际案例展示具体实现最后讨论应用场景和未来发展方向情感计算(Affective Com

AI大模型应用之禅
2026-01-25 22:35:48

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 9

#人工智能 #easyui #前端
Agentic AI+提示工程：如何让个性化推荐更懂“用户情绪”？

在当今数字化时代，信息如潮水般涌来。从购物平台的商品推荐，到视频网站的内容推送，个性化推荐系统无处不在，成为我们筛选海量信息的得力助手。然而，大多数推荐系统目前主要基于用户的行为数据，如购买记录、浏览历史等进行推荐。虽然这些方法在一定程度上能够满足用户的基本需求，但却忽略了一个关键因素——用户情绪。想象一下，当你心情低落时，可能更想看一部治愈系的电影，而不是热血沸腾的动作片；当你兴奋时，或许更愿意

 数据结构与算法学习
2026-01-25 19:51:55

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#人工智能 #easyui #前端
开发具有跨文化理解与交流能力的AI Agent

在当今全球化的时代，不同文化背景的人们之间的交流变得越来越频繁。然而，文化差异可能导致沟通障碍、误解甚至冲突。开发具有跨文化理解与交流能力的AI Agent的目的在于打破这些文化壁垒，为不同文化背景的用户提供更加智能、准确和友好的交流服务。本文章的范围涵盖了从理论基础到实际开发的整个过程，包括跨文化理解的核心概念、实现跨文化交流的算法原理、实际项目的开发步骤以及相关的应用场景和资源推荐等方面。本文

 搜索引擎技术
2026-01-24 23:14:12

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 9

#人工智能 #easyui #前端
AI Agent的自适应对话生成系统

随着人工智能技术的飞速发展，对话系统在各个领域的应用越来越广泛。AI Agent的自适应对话生成系统旨在开发一种能够根据不同的对话场景、用户需求和上下文信息，灵活、智能地生成合适对话内容的系统。本系统的范围涵盖了从对话数据的收集和预处理，到模型的训练和优化，再到实际对话的生成和交互的整个过程。通过构建这样的系统，可以提高对话的质量和效率，增强用户体验，满足不同场景下的对话需求。本文将按照以下结构进

 量化价值投资入门到精通
2026-01-24 23:03:44

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 13

#人工智能 #easyui #前端
LLM在AI Agent中的文本情感操纵能力

本研究的主要目的是深入探究大语言模型（LLM）在AI Agent中所具备的文本情感操纵能力。随着自然语言处理技术的飞速发展，LLM在各种自然语言处理任务中展现出了强大的性能。而AI Agent作为能够自主执行任务的智能实体，利用LLM的文本情感操纵能力可以在多个领域发挥重要作用，如智能客服、舆情管理、内容创作等。本研究的范围涵盖了LLM文本情感操纵能力的原理、算法、实际应用以及未来发展趋势等方面。

2501_91590464
2026-01-24 20:35:39

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 13

#人工智能 #easyui #前端
[技术实战] 手把手思路：基于RAG与结构化数据，落地企业GEO优化基础框架

本文面向开发者探讨企业GEO（生成式引擎优化）的基础实现方案。核心聚焦两点：1）利用RAG技术构建企业知识库，包括知识源处理、向量化存储和智能检索；2）通过Schema.org结构化标记增强官网内容的AI可读性。文章对比了GEO与传统SEO的差异，强调GEO旨在成为AI生成答案的信源而非吸引点击。最后提出系统化实施建议，包括自研与专业服务的选择考量，为企业在AI时代构建数字权威提供技术路径。

deepseekgeo
2026-01-23 22:31:43

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#easyui #前端 #javascript
智慧消防：DeepSeek本地化部署与消防知识图谱构建实操

DeepSeek的本地化部署为智慧消防提供了强大的AI大脑，而消防知识图谱则构建了结构化的领域知识体系。二者的深度融合，能够实现对消防风险的深度洞察、对应急事件的智能辅助以及对管理流程的全面优化。尽管在实施过程中面临数据、技术、安全等方面的挑战，但其在提升消防安全水平、保障人民生命财产安全方面的巨大潜力毋庸置疑。

qinzhenyan
2026-01-22 19:19:47

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#prometheus #easyui #前端 +3
AI原生应用领域行为分析：洞察市场需求

我们的目的是深入了解AI原生应用领域中用户的行为，从而洞察市场需求。这里的范围涵盖了各种基于AI技术开发的原生应用，包括但不限于智能助手、图像识别应用、智能推荐系统等。通过分析这些应用中用户的行为，我们可以发现用户的喜好、需求以及市场的潜在机会。首先，我们会介绍一些相关的术语和概念，让大家对本文涉及的内容有一个基本的认识。然后，通过一个有趣的故事引入核心概念，并详细解释这些概念以及它们之间的关系，

weixin_51960949
2026-01-21 21:04:13

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#easyui #前端
大模型在哲学论证推理中的逻辑一致性分析

在当今人工智能快速发展的时代，大模型如GPT系列、BERT等在自然语言处理领域取得了显著成就。这些大模型在处理各种文本任务时表现出了强大的能力，然而，当将其应用于哲学论证推理时，其逻辑一致性成为一个关键问题。本研究的目的在于深入分析大模型在哲学论证推理过程中是否能够保持逻辑一致性，以及如何评估和提高这种一致性。研究范围涵盖了大模型的基本原理、哲学论证推理的特点，以及二者结合时在逻辑层面的表现，同时

 2501_91590464
2026-01-21 00:57:04

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#easyui #前端 #javascript
Prometheus + DeepSeek：自动生成巡检脚本与告警规则配置实战

摘要：本文探讨了如何结合Prometheus监控系统与DeepSeek AI大模型实现自动化运维。通过DeepSeek的自然语言处理和代码生成能力，可以自动生成Prometheus告警规则(YAML格式)和巡检脚本(Shell/Python)，大幅提升配置效率和准确性。文章详细演示了从环境搭建、告警规则生成到巡检脚本开发的完整流程，包括Linux主机监控、K8s集群监控等实战案例。

qinzhenyan
2026-01-20 21:38:20

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#easyui #前端 #javascript +3
RAG 技术进阶：GraphRAG + 私有数据，打造工业级问答系统

本文探讨了GraphRAG技术在工业级问答系统中的应用。相比传统RAG技术，GraphRAG通过构建知识图谱解决上下文碎片化、语义理解表层化和可解释性不足等问题。文章详细介绍了GraphRAG的核心组件（实体识别、关系抽取、图构建、图检索和答案生成）及其优势，并提出了私有数据集成方案，包括数据预处理、访问控制和增量更新机制。最后给出了基于LangChain和Neo4j的代码实现框架，展示了从查询解

 2301_81152266
2026-01-19 22:44:04

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#人工智能 #transformer #cnn +1
生成式 AI 质量控制：幻觉抑制与 RLHF 对齐技术详解

本文探讨了生成式AI中的幻觉问题及其抑制技术。首先分析了幻觉的三大成因：训练数据偏差、解码策略影响和模型不确定性。随后介绍了三种关键抑制技术：检索增强生成(RAG)通过外部知识库提供事实依据；事实一致性校验模块利用NLI技术实时核查内容；输出后处理则结合规则引擎和多模型交叉验证进行最终校验。重点阐述了RLHF对齐机制的三阶段流程：监督微调、奖励模型训练和PPO强化学习优化，说明其如何通过与幻觉抑制

 2301_81152266
2026-01-19 22:21:35

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#人工智能 #easyui #前端
实现基于AI Agent的智能写作助手

随着信息时代的发展，写作在各个领域的需求日益增长，从学术论文、商业文案到社交媒体内容，人们对写作的效率和质量有了更高的要求。基于AI Agent的智能写作助手旨在利用人工智能技术，为用户提供智能化、个性化的写作辅助服务，帮助用户更高效地完成写作任务，提升写作质量。本文章的范围涵盖了从智能写作助手的核心概念、算法原理、数学模型到实际项目开发的全过程，同时探讨了其应用场景、相关工具资源以及未来发展趋势

 数据结构与算法学习
2026-01-18 20:45:22

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#人工智能 #easyui

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