基于Web的语音录制和处理流程，主要包括开始录音、停止录音以及将录音数据发送给后端服务器的功能。

技术上，项目利用了有监督的微调技术，使得大模型能够适应电网领域的特定语境和术语，提高了模型的适用性和准确性。此外，项目还开发了一个全面的行动库，其中详细记录了可能的行动或反应，每项行动都配备了详细的执行条件和描述，以支持任务的有效执行。总之，大模型的应用为电网业务的智能化处理提供了强大的技术支持，是电力行业未来发展的关键。随着技术的不断进步和优化，预计这一领域将会迎来更多创新和突破，为电网的安全和

技术上，项目利用了有监督的微调技术，使得大模型能够适应电网领域的特定语境和术语，提高了模型的适用性和准确性。此外，项目还开发了一个全面的行动库，其中详细记录了可能的行动或反应，每项行动都配备了详细的执行条件和描述，以支持任务的有效执行。总之，大模型的应用为电网业务的智能化处理提供了强大的技术支持，是电力行业未来发展的关键。随着技术的不断进步和优化，预计这一领域将会迎来更多创新和突破，为电网的安全和

项目采用的核心技术包括有监督的深度学习模型、自然语言处理、目标检测，以及Web技术。这些技术共同支持一个功能强大的自动化系统，可以分析和理解复杂的任务指令，并将它们转化为执行步骤。本项目利用先进的大模型技术，自动化电网业务的任务分解和管理，提升操作效率和响应速度。通过自然语言理解和任务标签生成，项目能精准识别和处理电网中的各种具体任务。通过实现这些功能，项目不仅优化了电网的业务流程，还显著提升了整

技术上，项目利用了有监督的微调技术，使得大模型能够适应电网领域的特定语境和术语，提高了模型的适用性和准确性。此外，项目还开发了一个全面的行动库，其中详细记录了可能的行动或反应，每项行动都配备了详细的执行条件和描述，以支持任务的有效执行。总之，大模型的应用为电网业务的智能化处理提供了强大的技术支持，是电力行业未来发展的关键。随着技术的不断进步和优化，预计这一领域将会迎来更多创新和突破，为电网的安全和

项目采用的核心技术包括有监督的深度学习模型、自然语言处理、目标检测，以及Web技术。这些技术共同支持一个功能强大的自动化系统，可以分析和理解复杂的任务指令，并将它们转化为执行步骤。本项目利用先进的大模型技术，自动化电网业务的任务分解和管理，提升操作效率和响应速度。通过自然语言理解和任务标签生成，项目能精准识别和处理电网中的各种具体任务。通过实现这些功能，项目不仅优化了电网的业务流程，还显著提升了整