LinkWeChat 开源项目教程
项目介绍
LinkWeChat 是一个基于企业微信的开源 SCRM(Social Customer Relationship Management)系统。它旨在帮助企业高效管理客户资源,强化运营能力,并拓展业务空间。LinkWeChat 前端采用 Vue3 架构,后端采用主流的 Java 微服务架构。该系统不仅集成了企业微信的强大后台管理及基础客户管理功能,还提供了多种渠道和方式连接微信客户,通过客情维系、聊天增强等模块,建立客户与企业之间的强链接,并利用多元化的运营工具提高客户服务效率。
项目快速启动
环境准备
- 确保已安装 Node.js 和 npm
- 确保已安装 Java 开发环境
- 确保已安装 Git
克隆项目
git clone https://github.com/qwdigital/LinkWeChat.git
cd LinkWeChat
前端启动
cd linkwe-uniapp
npm install
npm run dev
后端启动
cd linkwe-backend
./mvnw spring-boot:run
应用案例和最佳实践
电商行业
在电商行业中,LinkWeChat 可以帮助企业通过多种渠道拓展客户资源,如活码、群活码、公海、客服等,实现高效客户拓展。销售中心模块可以高效协作跟进客户线索,客户中心模块助力企业搭建客户资源池,高效服务客户。
教育行业
在教育行业,LinkWeChat 可以用于客群运营,通过客群中心模块覆盖客群服务场景,利用朋友圈、红包工具提高客户活跃度。内容中心模块可以搭建企业自有内容库,多类型素材一键调用,全能运营模块提供多类型、多场景客户服务工具。
典型生态项目
Spring Cloud Alibaba
LinkWeChat 后端采用 Spring Cloud Alibaba 微服务架构,这是一个基于 Spring Cloud 的微服务解决方案,提供了服务注册与发现、配置管理、服务限流降级等功能。
Vue 3
LinkWeChat 前端采用 Vue 3 框架,这是一个渐进式 JavaScript 框架,用于构建用户界面。Vue 3 提供了更好的性能和更小的包体积,以及 Composition API 等新特性。
RabbitMQ
LinkWeChat 系统中使用了 RabbitMQ 作为消息队列,用于实现异步通信和解耦系统组件。RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器,用于在分布式系统中传递消息。
通过以上教程,您可以快速启动并了解 LinkWeChat 开源项目的使用方法和典型应用场景。希望这些信息对您有所帮助!
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0134AI内容魔方
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
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