当企业将钉钉作为高效的协同工具时，一个潜在的风险也随之而来：数以百计的审批流程正被“锁定”在钉钉的私有生态中。从“人事审批”到“财务报销”，这些流程是您业务运转的血脉，却也可能是未来技术升级时最沉重的“数字包袱”。今天，借助大模型技术，我们提供了一种全新的解法。钉钉的流程设计界面（如图上方所示），以其直观、便捷著称，让业务部门能快速搭建“OA审批”。然而，这种便利背后是平台依赖。您精心设计的流程逻

摘要：炎黄盈动BPM与AI结合实现流程资产标准化转换，解决企业系统迁移难题。通过上传现有BPM系统截图，AI自动转换为国际标准BPMN2.0流程图，实现跨平台无缝迁移。该方案具有三大核心优势：1）输入即所得，无需学习BPMN；2）对话式优化流程设计；3）一键破解系统锁定。采用三层智能架构（理解层、规则引擎、交互层）确保转换精准性，将迁移周期从"月"缩短至"分钟&quo

摘要：本文介绍了一个智能流程转换平台，能够将泛微OA等传统系统的私有流程自动转换为标准BPMN2.0格式或企业自定义框架。该解决方案采用"视觉理解+语义解析"技术，实现流程资产的自主可控，解决了传统流程迁移中存在的厂商锁定、人工翻译效率低等问题。转换后的标准化流程支持多系统部署，便于流程优化和合规管理，显著降低迁移成本和时间。平台提供在线操作，无需编码即可完成复杂流程的智能转换

《BPMN遇上AI：轻流用大模型技术赋能企业流程设计》摘要：轻流创新性地将大模型技术与BPMN2.0标准相结合，打造智能流程生成引擎，解决了传统流程设计的技术门槛问题。用户只需用自然语言描述需求（如"费用报销流程"），系统即可自动生成符合BPMN2.0标准的规范流程图，实现"业务语言到标准流程"的智能转换。该方案攻克了业务人员不懂BPMN符号、跨系统流程迁移

本文介绍了如何使用LangChain4j框架实现大语言模型的结构化输出，重点讲解了JSON Schema方案。文章对比了三种实现方式（JSON Schema、提示词+JSON模式、纯提示词），详细展示了如何通过JSON Schema将非结构化文本自动转换为规范的Java对象。核心内容包括：JSON Schema的基本用法、与主流模型（Azure OpenAI、Gemini等）的集成、复杂场景处理（

随着大模型技术的成熟，本文结合BPMN2.0+deepseek技术，将企业级的BPMN2.0流程引擎进行了业务落地。满足用户输入自己的需求或者根据自身业务初步绘制一个BPMN草图后，结合大模型技术，将业务的想法和蓝图快速使用大模型进行生成，屏蔽了用户不懂BPMN标准，不知道如何绘制BPMN标准文件痛点问题。如果用户觉得生成的流程图与预期的不一致，也可以反复与大模型交形式进行生成和修改。用户也可以将

本文是《LangChain4j从入门到精通》系列的第十篇，全面解析了如何在Java生态中利用LangChain4j框架实现检索增强生成（RAG），突破大语言模型的知识局限。文章详细介绍了RAG的核心价值：通过“索引-检索-生成”三段式流程，将外部知识库动态注入AI推理过程，有效解决模型幻觉、知识过时及专业领域盲区三大痛点。框架提供Easy RAG（开箱即用）、Naive RAG（基础向量检索）与A

本文深入解析了LangChain4j框架中强大的工具调用（Function Calling） 功能，揭秘如何让大语言模型（LLM）突破纯文本生成限制，具备执行外部操作的能力。文章系统对比了底层ChatModel API（手动处理ToolSpecification与ToolExecutionRequest）与高级AI Service API（通过@Tool注解自动转换与执行）两种实现方案，并通过数学

本文深度解析了LangChain4j框架中的智能体（Agents）系统，揭秘如何通过@Agent注解将AI能力模块化封装为可复用的协作单元。核心创新在于引入AgenticScope共享数据空间，使多个智能体能像“汽车研发团队”般协同工作——创意生成、受众编辑、风格优化等智能体各司其职，通过顺序、循环、并行、条件四大工作流模式灵活编排。文章通过故事创作、客服路由等场景演示了声明式API如何简化复杂任

到目前为止，我们一直在介绍诸如ChatModel、ChatMessage、ChatMemory等底层组件。在这个层面上工作非常灵活，能给予你完全的自由，但也迫使你编写大量样板代码。由于基于LLM的应用程序通常不仅需要单一组件，而是需要多个组件协同工作（例如提示模板、聊天记忆、LLM、输出解析器、RAG组件：嵌入模型和存储），并且常常涉及多次交互，协调所有这些组件变得更加繁琐。