猫大人的案例列表
大模型智能问答
项目描述：从网络爬取数据作为 Agent 智能体问答的检索资料。使用 Python 爬取新浪财经网站 数据，将数据保存到 MongoDB，并把 MongoDB 保存的原数据展示在前端页面。将爬取的数据加 入 RAG，作为 Agent 智能体回答问题的资料。
反洗钱国内事后
开发平台：Windows 10+ JDK+ IDEA+ Git 项目描述：为构建反洗钱报表提供高质量数据的数仓。将行内其他系统下发的数据文件，通过 Shell 脚本加载到 GBase 数据库；再通过任务调度模块，调用 GBase 库的存储过程对加载进来的数据进行加 工；再将加工后的数据使用 Shell 同步到 GuassDB 经过国内事后反洗钱组件进行数据清洗，补充；再 将处理好的数据，使用 Shell 脚本同步回 GBase 数据库；最后调用 GBase 的存储过程对数据进行校 验，校验通过后调度任务将数据通过前置机报送给央行。 技术实现：ElementUI+ Qiankun+
案例判断参考
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大模型智能问答
项目描述：从网络爬取数据作为 Agent 智能体问答的检索资料。使用 Python 爬取新浪财经网站 数据，将数据保存到 MongoDB，并把 MongoDB 保存的原数据展示在前端页面。将爬取的数据加 入 RAG，作为 Agent 智能体回答问题的资料。...
反洗钱国内事后
开发平台：Windows 10+ JDK+ IDEA+ Git 项目描述：为构建反洗钱报表提供高质量数据的数仓。将行内其他系统下发的数据文件，通过 Shell 脚本加载到 GBase 数据库；再通过任务调度模块，调用 GBase 库的存储过程对加载进来的数据进行加 工；再将加工后的数据使用 Shell 同步到 GuassDB 经过国内事后反洗钱组件进行数据清洗，补充；再 将处理好的数据，使用 Shell 脚本同步回 GBase 数据库；最后调用 GBase 的存储过程对数据进行校 验，校验通过后调度任务将数据通过前置机报送给央行。 技术实现：ElementUI+ Qiankun+ ...
