为打包后的文件提供传统浏览器兼容性支持，实现对现代构建和传统构建的控制，提高项目的兼容性和稳定性。 能够实现将现代JavaScript代码向传统浏览器兼容的代码转换，实现降级处理 能够通过配置的目标浏览器环境，对现代JavaScript代码进行转换，生成对应目标浏览器的兼容代码 能够通过配置，自主控制是否生成传统构建、现代构建的代码产物
在混合应用开发中，一种常见且成熟的技术方案是将原生应用与 WebView 结合，使得复杂的业务逻辑可以通过网页技术实现。实现这种类型的混合应用时，就需要解决H5与Native之间的双向通信。JSBridge 是一种在混合应用中实现 Web 和原生代码之间通信的重要机制。
LangChain 是一个基于开源大语言模型的 AI 工程开发框架，旨在使研究人员和开发人员能够更轻松地构建、实验和部署以自然语言处理（NLP）为中心的应用程序。它提供了多种组件和工具，可帮助用户利用最近的语言模型进展，如大型 Transformer 模型等，并且可以与 Hugging Face 等平台集成。LangChain 的核心理念是将语言模型用作协作工具，通过它，开发者可以构建出处理复杂任务的系统，并且可以高效地对接不同的数据源和应用程序接口（APIs）。
其中一个主要原因是新的决策调用场景的接入，原有的决策调用场景主要是通过RPC接口调用触发的，而流式预测承接的场景主要由kafka等消息中间件来调用，这些场景都存在调用量大的特点，单个场景有上千、万QPS调用。流式预测也存在一些定时触发调用的场景，如供需预测场景，波峰波谷明显。流式预测可以将峰值QPS打平，保证实时性的前提下降低机器成本。二是机器成本，决策服务目前机器资源成本较大。三是接入配置繁琐，非流式预测接入方式需新建服务，通过代码开发方式接入，每次迭代都需进行排期上线的方式进行，较为繁琐。
特征衍生主要指的是通过既有数据进行新特征的创建。总体来说，特征衍生有两类方法，其一是通过深入的数据背景和业务背景分析，进行人工字段合成，这种方法创建的字段往往具有较强的业务背景与可解释性，同时也会更加精准、有效的提升模型效果，但缺点是效率较慢，需要人工进行分析和筛选，称为手工特征衍生。其二则是抛开业务背景，直接通过一些简单暴力的工程化手段批量创建特征，然后从海量特征池中挑选有用的特征带入进行建模，这种方法简单高效，但存在衍生字段过多，有效特征没有衍生的问题，称为批量特征衍生。 特征衍生的相关方法更像是人们在长期实践过程中总结出来的方法论，这些方法切实有效，但没有一套能够完整统一的理论体系来“框住”这些方法。此外由于模型场景的复杂多变，特征衍生需要结合综合数据体量、数据规律、现有算力等因素进行考虑，所以这边主要介绍特征衍生的一些方法。
车主认证主体是以H5形式存在的，目前投放在多端，包括：哈啰App、车主App、货运车主App、支付宝小程序、微信小程序、H5外投页面，存在多端场景调用拍摄能力的需求。
在普惠顺风车订单系统中，一旦司机和乘客建立订单关系后，若其中任何一方发起取消订单的请求，将触发判责算法，该算法将输出确定订单取消责任的一方。
