专注低代码平台、工作流引擎、AI智能体研发

摘要： 在数字化转型的浪潮下，传统业务流程（如通知公告管理、文档处理等）仍依赖人工操作，面临效率低、成本高、易出错等问题。以企业通知公告为例，从内容撰写、摘要提炼到信息分发，需耗费大量人力与时间，且存在格式不规范、信息遗漏等风险。随着市场竞争加剧和业务规模扩大，传统模式已难以满足企业对高效、精准、灵活的业务需求。 通过引入AI大模型，企业可实现以下核心价值： 自动化内容生成：基于模板与自然语言处理（NLP）技术，快速生成标准化通知公告，减少人工干预（如示例中的“劳动节放假通知”）。 智能摘要提取：利用大模型自动提炼文本核心信息，提升信息处理效率与准确性。 多模态交互：集成语音阅读（TTS）功能，增强信息可访问性，适配移动办公场景。 标准化与合规性：通过预设规则确保输出内容符合企业规范，降低人为错误风险。 资源优化：释放人力投入高附加值工作，推动业务创新与组织效能提升。 下面以通知公告应用为例，介绍如何使用AI大模型赋能传统业务，提升业务效率。 阅读全文

摘要： 如今，随着 AI 大模型技术的发展，结合 RAG（检索增强生成） 和 MCP（模型上下文协议），企业知识查询变得前所未有的高效与便捷。员工只需像询问“公司的请假流程是什么样的？”、“我这个月迟到了几次？”这样的问题，大模型即可直接返回准确、结构化的答案。 本文将介绍如何基于 RAG + MCP 技术架构，快速构建一个面向企业的智能问答助手——“企文小智”。其中包括主要功能为： （1）RAG 负责从本地知识库中增强检索，如各类制度文件、政策文档等非结构化数据。 （2）MCP 实现业务系统中的动态数据查询，例如考勤记录、资产状态等结构化信息。 阅读全文

摘要： 本文介绍了如何使用低代码开发平台+AI智能体，快速开发一个考试管理系统，考试系统包括题库管理、试卷管理、考试管理等核心模块，主要实现功能是：调用AI大模型自动生成题库，基于题库生成考试试券，以及通过AI大模型快速阅卷判分。 本示例突出两个方面的重点，一是如何使用低代码平台快速开发一个考试系统；二是如何使用AI大模型能力解决传统考试系统人工出题难度大、人工阅卷费时的问题。通过低代码技术实现可视化开发快速搭建系统，通过AI人工智能实现秒级出题和判券，真正实现利用AI大模型提升生产效率。 阅读全文