# grp

**Repository Path**: gaorenpeng/grp

## Basic Information

- **Project Name**: grp
- **Description**: 通用智能决策平台
- **Primary Language**: Java
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/gaorenpeng/grp
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-12-30
- **Last Updated**: 2021-12-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# grp

#### 介绍
生活中，总是有很多重要的事情需要决策，工作中，这种决策更加重要，每一个正确的决策，都会为成功加成。好决策，需要高可靠的数据，精准的决策模型，极速的处理效率。基于技术的发展，许多公司都搭建了合适自己业务的决策系统，例如视频直播领域，网络打车领域，电商推荐领域等。风控领域也是一个很好的决策系统实践领域，如果能正确快速的做出决策，风险就会大大降低。GRP的规划是一个通用智能决策系统。
#### 软件架构
GRP将分为:1-数据，2-计算，3-视图，4-决策。
1. 数据湖+数据仓库
2. 离线和实时计算
3. 搜索，聚合，大屏
4. 模型：决策引擎，部署引擎，分析引擎

模型部署分为两种：
1. 人工通过决策系统管理平台部署，
2. 可以自动的将跑出的模型通过部署迎庆部署到决策引擎

决策系统R和G约定好规范，G负责特征提取，R负责根据规范获取特征并进行决策

关键技术选型
1. 模型存储引擎-多数据源
2. 计算引擎-flink,spark,自定义
3. 规则引擎-Drools，自定义
4. 流程控制引擎-待定
5. 智能分析引擎-待定


#### 进展阶段

##### 第一阶段 决策与控制

1. 基础框架搭建 spring cloud alibaba
2. 定义缓存规范
3. 规则引擎
4. 决策流程控制引擎
5. 计算引擎

##### 第二阶段 数据与性能

1. 数据平台
2. 性能优化
3. 通用模型定义规范
4. 模型部署引擎

##### 第三阶段 AI

1. 模型分析引擎
2. 对接决策部署引擎



#### 参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request

#### 联系方式

1.有任何意见，请联系：gaorenpeng0802@126.com

2.qq群
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3.微信群
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