本文介绍了一个基于SpringBoot和大模型的智能对话系统实现方案。系统采用分层架构设计，包含实时对话处理、历史消息管理和定时任务调度三大核心功能模块。关键技术实现包括：20秒消息防重机制、首次/非首次对话区分处理、5分钟超时对话自动汇总，以及大模型智能回复引擎集成。系统通过MyBatis-Plus优化数据库操作，采用定时任务处理未完成对话，并实现了电话号码验证等业务逻辑。文章还提出了Redis

本文介绍了基于豆包智能体的智能客服系统实现方案。系统采用豆包智能体的HTTP请求功能，通过对话流模式配置实现客服对话的收集与处理。后端采用SpringBoot框架，核心功能包括：1）数据收集接口实时接收对话；2）定时任务按访客分组处理；3）异步并发处理机制提升效率；4）大模型智能提取关键信息。系统实现了30秒定时调度、5分钟超时判断、10线程并发处理等优化策略，并支持对话内容构建、智能处理与结果上

本文详细解析了企业微信语音消息的自动化发送技术方案，重点介绍了MP3到SILK格式的转换实现。企业微信采用SILK编码格式，具有带宽适应性强、低延迟等优势。技术实现包括：1) 搭建开发环境与配置FFmpeg、SILK编码器等依赖；2) 通过Java实现MP3到SILK的高效转换流程；3) 集成企业微信API完成语音消息上传和发送；4) 优化方案包含连接池、异步处理和质量调优。该技术适用于智能客服、

本文介绍了使用Python结合科大讯飞离线SDK实现本地语音合成(TTS)的方法。离线TTS具有响应快、隐私性好等优势。文章详细讲解了环境准备、核心代码实现和关键技术点：通过ctypes调用DLL、音频流处理及参数编码。该系统适用于嵌入式、无网络或对隐私要求高的场景，并提供了性能优化、语音定制等扩展方向。完整的实现方案展示了如何从登录认证到音频播放的全流程，为开发者提供了离线语音合成的实用解决方案

本文介绍了基于Python和讯飞语音SDK的语音唤醒系统实现方法。系统采用16kHz单声道音频输入，通过讯飞DLL接口实现唤醒词检测，包含完整的开发流程：从环境配置（Python3.x、PyAudio）、SDK初始化（APPID认证、参数设置），到音频采集处理（回调机制、状态管理）和资源释放。关键技术包括声学模型匹配、低功耗监听和唤醒阈值调节，适用于智能家居等语音交互场景。文章还提供了常见问题解决

摘要： 本文介绍了一个基于Python的微信朋友圈数据抓取与分析工具，主要实现朋友圈文案和图片的自动化获取与智能处理。项目通过wxautox库操作微信客户端，遍历朋友圈内容并保存图片，利用JSON文件实现历史记录去重，结合多线程（Queue/threading）提升效率，并集成豆包大模型API分析车辆相关信息。系统还包含OSS图片上传、结构化数据存储等功能，适用于二手车等行业信息收集。优化方向包括

本文详细介绍了如何使用Python和BGE-M3模型构建本地化的文档知识库问答系统。通过这一方案，我们实现了：文档的高效向量化表示基于语义的精准检索完全本地的数据处理流程可扩展的系统架构未来可能的改进方向包括：结合大语言模型(LLM)对检索结果进行总结和精炼实现多文档来源的实时更新机制开发更复杂的混合检索策略优化长文档的处理方式BGE-M3作为强大的本地向量化模型，为构建高效、隐私安全的问答系统提

本文介绍了一种基于大语言模型(LLM)的对话人身份识别系统。该系统通过语音识别(ASR)模块将语音转为文本，利用大模型进行智能角色识别，并输出标准化的JSON结果。核心实现包括：1)主控类设计，构建身份判定提示词；2)大模型API调用模块；3)响应数据结构处理。系统采用提示词工程引导模型准确识别角色，支持实时处理并输出结构化数据。应用场景包括智能客服、语音分析和质量检测等，具有准确性高、配置灵活等

本文介绍了一个基于WebSocket的实时语音转文字前端解决方案，整合了Recorder.js、科大讯飞API和Vue.js框架。系统实现了语音采集、实时传输和文字转换全流程，支持手动/自动停止功能，采用16kHz采样率和1280字节帧大小优化性能。关键技术包括WebSocket通信协议、HMAC-SHA256鉴权、增量结果处理等。文章还探讨了性能优化、常见问题处理及扩展方向，为构建高效实时语音识

本文探讨了在数字化办公和社群运营中，如何利用WxAutoX工具与大模型技术实现微信群信息的智能化提取。微信群作为信息交流的重要平台，包含大量如房源、车辆、二手商品等数据，这些信息的有效提取对企业至关重要。文章详细介绍了通过Python脚本和Java后台代码，结合大模型技术，实现群消息与图片的关联分析，并提取关键信息如手机号、车辆信息等。最终，通过大模型整理后的数据，能够高效地提交到企业系统中，提升