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1. Intent-Classify Intent-Classify Public

   利用机器学习、深度学习、大模型进行的一个意图识别项目

   Python 2

2. joint-bert-training-only joint-bert-training-only Public

   智能对话系统（如聊天机器人、智能语音助手）、搜索引擎和垂直领域问答系统的核心。 不是闲聊助手，理解查询意图，并将其转化为计算机可以精确处理和执行的结构化数据。

   Python 1

3. Government-Advanced-Rag Government-Advanced-Rag Public

   基于各地市政府已有的政府文件、faq 问答等数据，利用LLM 技术完成智能问答系统的升级迭 代（需要支持多轮问答）

   Python 1

4. LLM-Smart-Cache LLM-Smart-Cache Public

   利用redis中间件提高LLM的回答速度和降低LLM调用次数

   Python 1

5. Qwen2.5-VL-7B_Reproduction_and_Inference_and_Fine-tuning Qwen2.5-VL-7B_Reproduction_and_Inference_and_Fine-tuning Public

   多模态大模型已成为“图像理解 + 指令对齐”的主流方案，但对新手而言，常见难点是：环境版本不匹配、数据格式不 规范、显存不足导致训练无法跑通。本项目选择 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 作为基座模型，并使用 LLaMA-Factory 作为训练框架，目标是在 单张 24GB 显存 GPU 条件下完成“可复现、可演示、可对比”的最小闭环。

   Python 5

6. Stock-BI-Agent Stock-BI-Agent Public

   现有的商业智能 (BI) 工具和数据分析软件功能强大，但操作复杂，需要专业的知识和技能才能有效使用，不适合快速、临时的查询和分析。用户无法用自然语言直接询问数据问题，而是必须通过复杂的图表配置和公式编写来获取信息。 本项目目的 1. 不想在本地部署agent，做一个基于分布式部署的股票分析助手。 2. 调用云端mcp服务，也可以查询股票可以分析股票。 3. 支持多轮对话，也可以记录历史对话。

   Python 1 1