Dify搭建平台

RAG与大模型智能客服

基于大模型的智能金融风险与合规系统

评估目标：评估模型在预训练阶段获得的基本语言能力、知识表示和通用推理能力，确保模型具备良好的基础性能。评估方法：基准测试：使用多个标准基准数据集进行零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）评估，例如：困惑度计算：在保留的验证集上计算模型的困惑度（perplexity），以衡量语言建模质量。损失曲线分析：监控训练损失和验证损失曲线，检查过拟合或欠拟合现象。定性分析：手动检查模型在开放

自然语言处理

Java+大模型实现智能客服系统

任务类型：是文本生成、对话、代码编写、信息抽取、复杂推理还是多模态理解？性能要求：需要“最好”的效果，还是“足够好”即可？对响应速度（延迟）和吞吐量有何要求？成本预算：是按调用次数付费（API）还是一次性投入（私有化部署）？预算是多少？数据敏感性：处理的数据是否涉及商业秘密、个人隐私？是否需要私有化部署？技术能力：团队是否有能力进行模型的微调、部署和运维？

选品Agent：工具：网页爬虫（竞争对手数据）、市场趋势API。客服Agent：工具：RAG知识库、多语言翻译API。定价Agent：工具：竞品价格监控、成本计算器。多任务学习：同时进行意图分类（200+类别）和关键实体抽取（如地址、人名、事件）。关系抽取：基于预定义Schema，提取"药物治疗疾病"、"基因表达蛋白"等关系。版面分析：使用LayoutLMv3识别文档结构（标题、段落、表格、公式）

图像显示图像处理颜色空间转换图像变换滤波与平滑图像阈值与二值化边缘检测形态学操作轮廓检测绘图功能特征检测与匹配视频处理图像金字塔模板匹配Hough变换图像分割与前景提取总结：实用工具函数场景一：工业视觉检测 - 产品缺陷检测 （智能制造 - 工业零件缺陷检测系统）算法融合检测流程检测算法融合策略①、边缘检测（Canny）：适用于检测裂纹、边缘破损②、阈值分割：适用于表面污点、凹坑③、模板匹配：适用

开发一个Web应用程序，需要对不同的Controller方法进行权限检查。每个Controller方法都需要进行类似的权限验证，但是重复的代码会导致代码的冗余和维护困难。