基于LLM的智能问答与任务调度智能体
案例介绍
角色：项目负责人 | 技术栈：Python、LangChain、Flask、MySQL、Docker
主导智能体架构设计，基于LangChain框架集成大语言模型，实现自然语言理解、任务拆解与自动调度功能
开发后端服务：使用Flask构建RESTful API，实现用户提问接收、智能体决策结果返回等功能，支持高并发请求处理
设计数据存储方案，采用MySQL存储用户历史交互数据、任务执行记录，优化查询语句，使数据查询响应时间缩短至50ms以内
使用Docker完成项目容器化部署，编写部署脚本，实现开发、测试、生产环境的一致性，降低运维成本
基于LLM的智能问答与任务调度智能体
案例介绍
基于LLM的智能问答与任务调度智能体
角色：项目负责人 | 技术栈：Python、LangChain、Flask、MySQL、Docker
主导智能体架构设计，基于LangChain框架集成大语言模型，实现自然语言理解、任务拆解与自动调度功能
开发后端服务：使用Flask构建RESTful API，实现用户提问接收、智能体决策结果返回等功能，支持高并发请求处理
设计数据存储方案，采用MySQL存储用户历史交互数据、任务执行记录，优化查询语句，使数据查询响应时间缩短至50ms以内
使用Docker完成项目容器化部署，编写部署脚本，实现开发、测试、生产环境的一致性，降低运维成本
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