一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目 支持DeepSeek/Qwen2等大模模型
源代码：http://www.gitpp.com/deepseeks/deepseek-web

基于DeepSeek，快速开发应用，快速获得用户，收割这一波流量，已经有老外基于DeepSeek获得大量用户，中国程序员应该动起来，持续完善deepseek生态

这个项目 是一个非常有前景和实用性的一站式大模型应用开发项目，结合了多种先进技术来构建一个功能强大、用户友好的应用。

一、技术栈

1. 前端技术：

• Vue3：作为前端框架，Vue3 提供了更好的性能、更简洁的 API 和更强大的组合式 API，使得开发更加高效。

• TypeScript：为 JavaScript 添加了类型系统，提高了代码的可读性和可维护性。

• Vite 5：作为构建工具，Vite 提供了极快的开发服务器启动速度，优化了热模块替换（HMR）性能，使得开发体验更加流畅。

2. 后端及大模型相关技术：

• Dify、Ollama&Vllm：这些可能是特定的大模型或模型框架，用于处理自然语言任务、生成文本或进行问答。

• Sanic：一个高性能的 Python Web 框架，适用于构建快速、可扩展的后端服务。

• Text2SQL：将自然语言查询转换为 SQL 查询的技术，用于从数据库中检索数据。

3. 数据可视化：

• ECharts：一个强大的、可定制的数据可视化库，支持多种图表类型，适用于实现复杂的数据图形化展示。

4. 文件处理：

• 支持处理 CSV 文件，使得应用能够处理和分析表格数据，提供基于表格的问答功能。

5. 第三方系统对接：

• 方便对接第三方开源 RAG 系统和检索系统，扩展应用的知识库和问答能力。

二、功能特点

1. 数据图形化问答：

• 用户可以通过自然语言提问，应用将基于大模型处理用户的查询，并使用 ECharts 生成相应的图表来展示结果。

2. 表格问答：

• 应用能够处理 CSV 文件，用户可以上传表格数据，并通过自然语言提问来查询和分析数据。

3. 通用知识问答：

• 通过对接第三方开源 RAG 系统和检索系统，应用能够提供更广泛的通用知识问答服务。

4. 现代 UI：

• 使用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造的现代 UI，提供了良好的用户体验和可视化效果。

三、应用场景

• 数据分析：用户可以通过上传 CSV 文件并提问来快速分析数据，无需编写复杂的 SQL 查询或使用数据分析工具。

• 业务报表：应用可以生成各种业务报表，帮助用户更好地了解业务状况和趋势。

• 知识问答：作为智能助手或客服系统，提供广泛的通用知识问答服务，提高用户满意度和效率。

展望

这个项目具有很大的潜力和应用价值，可以进一步扩展和优化以满足更多用户的需求。例如，可以添加更多类型的图表支持、增强数据处理能力、优化问答算法的准确性和效率等。同时，也可以考虑将应用部署到云端或移动设备上，以提供更广泛的使用场景和便捷性。

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五、如何系统学习掌握AI大模型？

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