基于DeepSeek大模型
DeepSeek LLM 作為認知中樞，通過 Python 實現的 NLP 模塊，完成多輪對話、情感理解和知識推理。我們用 Python 構建了意圖識別器，將用戶輸入轉化為結構化指令，結合知識圖譜實現精準回答。"前端交互層采用 Vue.js 構建響應式界面，通過 WebGL 實現 3D 形象渲染。JavaScript 驅動的語音合成模塊，能將文本實時轉化為自然語音。我們特別開發了唇部同步算法，使數字人表情與語音完美匹配。
多模態
支持文本、語音、圖像、視頻等多形式輸入輸出的交互方式。融合視覺與語言信息利用大語言模型（LLM）增強自然語言理解和生成能力，減少幻覺
自然語言（NLP）
將自然語言查詢轉換為結構化操作。通過 Few-Shot Learning 和 CoT 推理提高意圖分類準確率
知識圖譜
提供結構化知識庫，增強 LLM 的事實準確性和推理能力，AGENTiGraph 支持知識實時提取與集成，保持圖譜時效性。通過圖譜關系鏈解決多跳問題
私有部署
符合 GDPR、HIPAA 等法規，如金融機構本地處理交易數據。GPUStack（支持 DeepSeek R1 分布式推理）、AGENTiGraph（集成 LLM 與 KG）
