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RSS订阅原创 山东大学软件学院创新实训＜八＞
然后在model_backend.py中返回cost。statistics.py统计费用用量。首先输入为计算出的tokens用量。定义模型从输入到输出的费用映射。这样，就能统计出花费的用量了。判断后具体计算花费的费用。
2025-05-20 11:38:50
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原创 山东大学软件学院创新实训＜七＞
将typing.py导入到Role_playing中，就可在角色的初始化时制定使用什么人员或阶段（可选，也可为default）typing.py中维护枚举类，可以更加便捷的管理各个对象，并且易于后续的判断与扩展。下面ModelType的枚举类型即使用deepseek-chat模型。将typing.py中的枚举作为条件判断，是否成功来执行。TaskType任务类型，可以作为一个判断标志。包括设置模型为deepseekchat。可以作为一个判断标志。
2025-05-15 09:57:27
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原创 山东大学软件学院创新实训＜六＞
在SRS编写之初，我首先着力于引言部分的撰写。通过梳理行业现状与痛点，明确阐述了市场营销领域在数据复杂性、创新性要求及运营效率等方面面临的现实挑战。传统策划团队的高成本与低效率，已经难以满足企业数字化转型需求。基于此，将多智能体机制与深度大模型（如deepseek）结合，实现自动化且高质量的营销方案产出，成为本项目的核心目标。相关阐述不仅为后文各项需求的合理性提供了坚实的理论基础，也有助于各利益相关方在项目初期达成统一的理解共识，有效规避后续开发过程中的歧义与偏差。
2025-05-03 10:32:22
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原创 山东大学软件学院创新实训＜四＞
由于我们的项目功能需要进行ppt的生成，但是原生的deepseek并不支持，所以需要在最后嵌套一层来集成在我们的项目中。
2025-04-21 09:14:49
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原创 山东大学软件学院创新实训＜三＞
我们用chatchainchainconfig.json用于定义我们的这个以广告投放为核心业务的多智能体协作系统，定义整体流程结构和团队分工。它详细规定了完成一次广告投放项目所要经历的各个阶段，包括需求分析、数据采集、广告拍摄建议制定、市场分析、投放推荐、PPT生成等，确保流程有序推进；每个阶段有不同的控制参数，如是否需要自我反思、每步最大互动次数等，体现出系统对流程的灵活控制。
2025-04-14 18:23:47
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原创 山东大学软件学院创新实训＜二＞
经过商议与参考，我们的项目的prompt主要分为3个部分①用户输入的task_prompt，即将用户的指令作为prompt的核心部分，后续阶段都是为了完成这个任务②每个角色本身的prompt，比如说需求分析师的职责，营销分析师的职责等等，来精细的定义角色本身的职责③每个阶段的prompt，每个阶段都定义一段prompt，让agent知道这个阶段要做什么事，比如应对市场风险、渠道预算分配等明确的指令，让agent完成这个细化的任务。同时prompt在各个阶段之间进行传递，依次使用比如每个角色的。
2025-04-07 11:00:04
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原创 山东大学软件学院创新实训＜一＞
在项目整体中，最朴素的方式是直接在powershell中执行命令行的形式来传参，交互给后端，拼接进行执行，但是考虑到不能要求我们的用户群体进行环境的配置＆执行命令，所以考虑在前端中，加入一个subprocess的方式，唤起一个子进程，让其执行一系列激活环境的脚本，同时在前端设置两个按钮，只要点击这个按钮就可以相当于执行了命令行的一系列脚本。原本需要手动打开终端、找到正确目录、敲命令，现在只需要在页面上点个按钮，参数自动带给后端，剩下的全靠我们的 Flask + 子进程帮用户“代跑”，又快又省心。
2025-03-31 17:31:27
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空空如也
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