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筆錄、卷宗處理需人工識別錯別字及邏輯錯誤 案情流失方面，需要人工核對，工作量大 法律文書方面，對于專業(yè)知識要求較高 電子束焊接，生產過程中需人工質檢； 目前檢測系統(tǒng)仍存在檢測速度慢和精度不高的問題 服裝制造數據標注量大 標注完成后，人工審核成本高 解決方案 利用大語言模型技術，實現(xiàn)筆錄、卷宗錯誤自動識別
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使用了一些流行的開源項目，如GeminiDB Influx 接口（一個監(jiān)控和警報工具）、應用運維管理 AOM（一個數據可視化和儀表板的工具）等 使用了下列組件：微服務引擎CSE作為注冊中心、分布式緩存服務Redis®*版作為緩存解決方案、Nginx作為反向代理、分布式消息服務Kafka版作為消息隊列、云數據庫 RDS
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