零代码配置：可视化界面完成全部设置高效查询：1次LLM请求完成知识增强回答灵活扩展：支持多知识库、多工具并行接口开放：REST API支持外部系统集成这套方案既保持了系统的简洁性，又提供了强大的知识库集成能力，是构建智能数字人的理想选择。

Fay与魔珐星云合作推出数字人开发平台，大幅降低技术门槛。通过API打通，开发者无需掌握3D建模、动画设计等复杂技术，即可快速创建企业级数字人应用。平台提供定制化数字人形象、多模型对话能力及内容生成工具，支持百元级硬件部署，典型应用如数字人导购仅需三步即可完成开发。该方案让数字人开发从专业领域走向大众化，显著提升开发效率并降低成本。

Fay项目通过结合大模型和QA功能优化数字人交互体验。系统优先调用内置QA服务匹配预设回答或执行指令，未命中时再使用大模型生成回答。QA功能包含三类：1）预设问答库支持自定义CSV配置；2）人设问答处理数字人基础信息；3）命令问答识别控制指令。采用模糊匹配算法（相似度阈值0.6）和随机候选选择机制提升回答自然度，支持动态扩展问答库和异步执行动作命令。这种分层响应机制既保证了常见问题的稳定性，又保留了开放性问题的灵活性。

Fay框架通过"消息透传"接口赋予数字人单向广播能力，支持文本朗读和外部音频播放。该功能适用于企业通知、新闻播报、活动提示等场景，通过简单的POST请求即可实现。文章详细介绍了接口用法、内部处理流程和数据结构，建议合理使用音频字段和会话标记。这一功能复用现有文本处理机制，使数字人具备拟人化广播能力，未来可结合调度系统实现更智能的播报应用。

LLM 的“流式”= 按 token 逐步吐字，适合文字界面。数字人 的“流式”= 按 短句 推送，并在句级携带 情绪/边界 标签，适合 TTS 与表情口型协同。TTS 不必边收边播。将短句合成为 小音频文件 后入队缓存、顺序播放，听感稳定、成本也更友好。这些在 Fay 中已有完整实现：分句器 → 会话状态标记 → 流管理器 → TTS 合成 → 播放队列。

摘要：数字人系统fay提供四种打断机制：1)通过/to-stop-talking API直接中断播报；2)文本中以"_ "标记触发中断；3)语音交互中通过动态音量检测实现插话；4)唤醒词打断机制。这些方式通过清空文本/音频队列、设置停止标志等操作，保证数字人可被灵活中断并响应新请求，同时避免误触发。系统在HTTP接口、文本处理、语音检测等层面实现完整的中断逻辑，兼顾控制灵活性和交互自然性。

程序员不仅可以把更复杂的模型设计出来，也可以通过三维把最终效果呈现出来！

UE数字人工程运行逻辑及程序逻辑

UE基本操作及数字人工程模块组成（UE数字人系统教程）

数字人解决方案实际应用案例抖音虚拟主播人机交互数字站桶人首先我先给数字人重新做一个定义：“把人数字化，以行人的职责”。怎么理解呢？我举两个例子就清楚了。第一个是现在直播带货，主播成本越来越高，我们的数字人能否代替主播24小时自动带货呢？这里数字化的是主播的形象、声音、性格特质，以及商品的知识。另一个是，一些客服或者售前情景，所做的工作也是重复度非常高，我们能否交给数字人去完成呢？这里就简单多了，

让ue数字人可以和你说话

ue5数字人系列教程（含源文件工程）