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张小明 2026/1/10 18:17:17
兼职网站项目建设报告,从旁鼓动人做某事 网站,好的h5制作网站模板,中国制造网是做什么的文章介绍了一个基于钉钉平台的AI助手开源项目#xff0c;整合了DeepSeek-V3大模型、Qdrant向量数据库、Redis记忆系统和LangGraph工具框架。通过智能对话、情感分析、意图识别、知识库检索和多工具调度等核心功能#xff0c;帮助开发者掌握大模型深度集成、向量数据库构建、对…文章介绍了一个基于钉钉平台的AI助手开源项目整合了DeepSeek-V3大模型、Qdrant向量数据库、Redis记忆系统和LangGraph工具框架。通过智能对话、情感分析、意图识别、知识库检索和多工具调度等核心功能帮助开发者掌握大模型深度集成、向量数据库构建、对话记忆管理等关键技术。项目提供完整开发指南和容器化部署方案助力学习者从基础入门到独立完成企业级AI应用开发。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦腾飞智能助手开源版是基于钉钉平台的AI助手集成了大型语言模型、知识库、记忆系统和多种工具能力提供智能问答、任务处理和信息检索服务。旨在引导学习者从基础入门逐步进阶至能够独立完成企业级项目的水平。课程内容涵盖系统架构设计、开发环境配置、核心业务逻辑实现及生产环境部署的全流程。您将通过实践掌握大模型深度集成、向量数据库构建、多工具动态调度、对话记忆管理等关键技术并亲手打造具备智能对话、知识检索与任务处理能力的AI助手。课程包含钉钉智能助手与知识库系统等完整项目案例帮助您系统化地构建可落地的AI应用开发能力为应对市场需求打下坚实基础。✨ 核心特性 智能对话基于 DeepSeek-V3 671B 大模型的自然语言理解与生成支持多轮对话 记忆系统Redis实现的用户对话历史记忆存储 知识库集成基于 BAAI/bge-m3 嵌入模型Qdrant向量数据库支持的知识检索 情感分析实时用户情绪侦测 意图识别分析用户意图触发工作流️ 工具执行基于 LangGraph 架构支持多工具执行 RAG增强知识库和网络搜索结合提升知识 recall 插件系统可扩展工具框架 可观测性LangSmith集成实现全链路监控 容器化部署Docker Docker Compose一键部署 系统架构 钉钉消息处理流程 Agent决策流程✈️ 开源版与企业版 开发者指南开源版源码仓库gitee 或 github 搜索 flyoss-assistant开源版视频教程CSDN 和 B站 搜索《AI智能体开发实战开源版》企业版专业版视频教程CSDN 和 B站 搜索《AI智能体实战开发教程从0到企业级项目落地》核心功能1、情感分析利用 DeepSeek-V3 大语言模型实时分析用户输入消息根据情感分类指标进行分类例如happy、sad、angry、confused、neutral等再根据情绪强度评分标准进行评分并且提供分析依据和评分的标准准确率高达 92%。2、意图识别利用 DeepSeek-V3 大语言模型实时分析用户输入消息根据意图分类标准例如聊天、指令、问题、调用工具等通过决策流程控制准备识别用户意图并且提供识别用户意图的依据准确率高达 95%。3、驱动工作流通过计情感分析和准确识别用户意图动态驱动Agent工作流。聊天据对用户情感分析根据情感分类和评分提供智能调整语气机制生成符合用户情绪、结合上下文信息对话记忆的自然对话响应。用户产生负面情绪时钉钉创建待办响应提升 300%显著提升用户体验。指令根据对用户意图识别例如天气、新闻、查找附近、翻译等调用搜索工具进行实时查询利用 DeepSeek-V3 大语言模型将实时查询数据、用户情绪、结合上下文信息对话记忆进行 RAG 增强的自然对话响应。问答根据对用户意图识别纯知识性问题例如LangGraph快速入门、MySQL安装教程先从知识库Qdrant进行相似度检索如果检索到结果则利用 DeepSeek-V3 大语言模型将将检索结果、用户情绪、结合上下文信息对话记忆进行 RAG 增强的自然对话响应否则调用搜索工具进行实时查询利用 DeepSeek-V3 大语言模型将实时查询数据、用户情绪、结合上下文信息对话记忆进行 RAG 增强的自然对话响应。工具调用根据对用户意图识别例如钉钉工具待办、日程、日志、审批等通过LLM指令解析实现待办/日程/日志/审批的自动化管理支持15种语义场景工具调用成功率达98.5%减少用户操作路径50%以上。4、知识库构建使用本地上传和网页批量抓取的方式并整合Qdrant向量存储来构建的知识库利用DeepSeek大模型进行RAG增强问答准确率提升至95%。5、对话记忆存储构建混合记忆架构结合BGE-M3嵌入模型与Redis向量数据库实现短期对话记忆30天与长期知识库10万条目的协同检索问答准确率提升至90%。6、插件系统可扩展工具框架实现工具动态注册构建工具节点动态图实现工具高度复用降低代码耦合度提高系统可维护性和可扩展性。7、可观测性集成LangSmith实现全链路追踪建立情感分析准确率、工具调用延迟、知识检索召回率等12项核心监控指标推动系统迭代周期缩短40%。8、容器化部署基于Docker-Compose设计生产环境部署方案优化GPU资源利用率推理服务资源消耗降低35%支持秒级弹性伸缩系统可用性达99.95%。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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