在您提供之前，我先给一个通用的判断思路,方便您自己快速核对：
判断是否引入AI算法的几个信号
- 依赖库：是否 import 了
torch、tensorflow、sklearn、transformers、onnxruntime、openai、langchain等。 - 模型文件/权重：是否加载
.pt、.h5、.onnx、.pkl（模型）、config.json+tokenizer等。 - 推理调用：是否有
model.predict()、model.generate()、pipeline()、embedding()、调用 API 的client.chat.completions.create()等。 - 训练相关：是否有
fit()、loss.backward()、optimizer.step()、dataset/dataloader。 - 特征/预处理：是否有 tokenizer、embedding、归一化、图像增强等 ML 典型流程。
- 纯规则/统计：如果只是
if/else、正则、pandas聚合、简单统计或传统算法（如排序、动态规划），通常不算“AI算法”。
常见误区
- 用了
numpy/pandas≠ AI。 - 用了“预测”这个词但其实是规则计算 ≠ AI。
- 调用了外部 API 但只是普通 HTTP 服务 ≠ AI（除非是模型服务）。
请把案例发我（代码、README、requirements.txt 或截图都行），我可以直接帮您逐行判断：是否含AI、属于哪类（传统ML/深度学习/LLM/RAG/Agent等）、AI部分在流程中起什么作用。
