基于DeepSeek大模型
DeepSeek LLM 作为认知中枢，通过 Python 实现的 NLP 模块，完成多轮对话、情感理解和知识推理。我们用 Python 构建了意图识别器，将用户输入转化为结构化指令，结合知识图谱实现精准回答。"前端交互层采用 Vue.js 构建响应式界面，通过 WebGL 实现 3D 形象渲染。JavaScript 驱动的语音合成模块，能将文本实时转化为自然语音。我们特别开发了唇部同步算法，使数字人表情与语音完美匹配。
多模态
支持文本、语音、图像、视频等多形式输入输出的交互方式。融合视觉与语言信息利用大语言模型（LLM）增强自然语言理解和生成能力，减少幻觉
自然语言（NLP）
将自然语言查询转换为结构化操作。通过 Few-Shot Learning 和 CoT 推理提高意图分类准确率
知识图谱
提供结构化知识库，增强 LLM 的事实准确性和推理能力，AGENTiGraph 支持知识实时提取与集成，保持图谱时效性。通过图谱关系链解决多跳问题
私有部署
符合 GDPR、HIPAA 等法规，如金融机构本地处理交易数据。GPUStack（支持 DeepSeek R1 分布式推理）、AGENTiGraph（集成 LLM 与 KG）
