核心目标：围绕“AI需求助手能精准调用、高效赋能需求全流程”，在需求管理平台内构建“结构化、可复用、AI友好”的知识库，让AI能直接读取平台数据、生成适配需求、规避历史问题，最终提升需求分析效率、降低研发返工率。

外部AI：指通用型第三方工具（如ChatGPT、豆包通用版、第三方需求分析SaaS），基于通用大模型与公开数据训练，无企业专属知识，数据需上传至第三方服务器。企业内部Agent：指基于企业私有数据（历史需求库、业务规则、流程规范、专家经验）构建的智能体，部署在企业内网或私有云，数据闭环流转，可与内部研发平台（需求管理、制品库、Jira）深度集成（参考摘要1、6）。

外部AI：指通用型第三方工具（如ChatGPT、豆包通用版、第三方需求分析SaaS），基于通用大模型与公开数据训练，无企业专属知识，数据需上传至第三方服务器。企业内部Agent：指基于企业私有数据（历史需求库、业务规则、流程规范、专家经验）构建的智能体，部署在企业内网或私有云，数据闭环流转，可与内部研发平台（需求管理、制品库、Jira）深度集成（参考摘要1、6）。

数据挖掘中的分类方法是基于监督学习的核心技术，其目标是通过已知类别的训练数据构建模型，预测新数据的类别标签。通过计算样本间的距离或相似度，将新样本归为“最近邻”的类别，属于“惰性学习”（无显式训练过程）。通过多层非线性神经元模拟人脑，学习数据的复杂特征，适合处理高维、非线性数据。这类方法以统计学理论为基础，通过分析数据的概率分布或统计特征构建分类模型。通过构建“if-then”规则或树状结构，直观

LLM（Large Language Model）是基于深度学习技术构建的人工智能系统，通过对海量文本数据的训练，掌握语言规律，实现自然语言的理解与生成。采用Transformer架构中的自注意力机制（Self-Attention），动态捕捉文本中词与词的长程依赖关系。例如，“猫坐在垫子上”中，“坐”与“猫”“垫子”的关联权重由注意力计算确定。通过预测文本中缺失部分（如掩码语言建模）进行预训练，再

用http 访问 https域名, 报跨越问题解决方法：在nginx相应服务的转发配置下添加：add_header 'Access-Control-Allow-Origin' 'http://im.tinywan.com';add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accep

SD-WAN的概念、架构，与VLAN、互联网的区别

LLM（Large Language Model）是基于深度学习技术构建的人工智能系统，通过对海量文本数据的训练，掌握语言规律，实现自然语言的理解与生成。采用Transformer架构中的自注意力机制（Self-Attention），动态捕捉文本中词与词的长程依赖关系。例如，“猫坐在垫子上”中，“坐”与“猫”“垫子”的关联权重由注意力计算确定。通过预测文本中缺失部分（如掩码语言建模）进行预训练，再

数据库的选型是一个复杂而重要的决策过程，它涉及到多个方面的因素，包括数据量、性能需求、可用性要求、数据一致性需求、成本考量等。

java.lang.ArithmeticException: / by zero异常：算术(Arithmetic)异常原因：当被除数类型属于short、int、long且是0时，会抛出该异常。方案：更改被除数类型如double、float等。...