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二次开发大模型_科研小助手开发 #抖音创作者大会 本项目的核心功能包括: 功能1: 智能问答系统 基于知识库的精准问答,支持上下文理解与多轮对话,实时流式响应展示。 功能2: 文档智能处理 自动解析PDF文档,提取关键信息并建立索引,支持批量文档上传。 功能3: 多模态AI交互 提供文本问答、图片分析识别、代码生成与解释等多种交互方式。 功能4: 知识库构建 自动进行文档分类,生成智能标签,并构建知识图谱。 技术栈展示: 后端技术: Node.js + Express.js 服务器框架,MongoDB 数据库,JWT 身份认证,Multer 文件上传处理,PDF.js 文档解析。 前端技术: 原生HTML5 + CSS3 + JavaScript,响应式设计,实时WebSocket通信,现代化UI组件。 AI集成: 阿里云通义千问Qwen3-coder大模型,DashScope AI服务平台,向量化检索技术。 项目特色亮点: 现代化UI设计: 深色主题,类似Cursor的优雅界面。 实时交互体验: 打字机效果,流式响应。 智能内容渲染: 支持Markdown、代码高亮与图片展示。 安全认证机制: 使用JWT Token与密码加密,确保数据安全。 可扩展架构: 模块化设计,易于后续功能扩展。 多模态支持: 支持文本、图片、文档等多种形式的AI交互。 适用场景: 科研工作者: 文献管理与知识问答。 教育机构: 智能教学助手。 企业培训: 知识库构建与检索。 个人学习: AI学习伙伴。 本项目结合了智能问答、文档解析、图片识别等多种技术,旨在为科研、教育、企业和个人用户提供高效的知识管理与互动体验。#开发 #人工智能#前后端 #全栈
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