文章摘要：本文展示了一个B端办公智能系统的实现流程，通过DeepSeek模型分析用户指令（如"打开ppt"），封装chat函数进行AI决策（输出格式为"选择功能{数字}"），再调用RPA执行具体操作。代码示例包含AI端提示词模板设计和RPA端API调用方法，实现了"用户输入→AI分析→RPA执行"的自动化闭环。该系统目前支持PPT和Wor

摘要：该系统实现了一个基于DeepSeek模型的智能对话接口，通过AiUtil工具类与AI交互，解析用户请求并执行相应操作。AI能识别用户意图（增删改查），返回包含操作方法和回答内容的JSON。测试类通过反射机制调用Utils类中对应的方法（add/delete/update/select），实现功能动态执行。整个设计采用松耦合方式，将AI语义理解与实际操作分离，具备良好的扩展性。（148字）

【代码】langchain检索器和deepseek模型结合实例。

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Tavily是一个AI工具，它可以在Langchain中用于各种任务，比如搜索、问答、文本生成等。在Langchain中，Tavily可以作为一个外部知识源，帮助模型获取更多的信息，提高回答的准确性和质量。同时，Tavily也可以用于自动生成文本，比如创作故事、写文章等。总之，Tavily是一个非常有用的功能，可以增强Langchain的能力。简单来说，就是Tavily是个搜索引擎，自动上网获取信

因为国外gpt的价格有点贵，如何调用国内的模型，成为了性价比最高的方法。这里作者以国内最新的模型为例。

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