案例介绍
智能用户行为分析与建议系统（基于算能1684X边缘AI平台）
基于国产边缘AI芯片 算能BM1684X 部署 Qwen2.5-7B 大语言模型，利用其高能效比特性实现本地化推理，降低云端依赖与延迟。
采用 Python + Flask 构建后端服务，通过 OpenAI 兼容 API 接口封装模型调用逻辑，支持标准格式的对话请求与响应，便于系统集成与扩展。
前端使用 HTML/CSS/JS 开发交互界面，实时记录用户操作行为（如点击路径、停留时长、功能偏好等），并通过 AJAX 将行为数据加密上传至后端。
后端将用户行为日志持久化存储于轻量级 SQLite 数据库，结合 Qwen2.5-7B 模型对行为序列进行语义理解与模式挖掘，生成个性化、可解释的优化建议（如操作效率提升、功能推荐等）。
系统实现端到端闭环：从用户交互 → 行为采集 → AI 分析 → 建议反馈，整体部署于边缘设备，兼顾隐私安全与响应速度，适用于智能终端、工业 HMI 等场景。
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