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精通大模型应用开发，掌握LangChain框架构建智能Agent流程，具备Rasa意图识别系统设计能力。熟练运用RAG技术实现知识库问答系统，精通文本分块策略（Recursive/Character/Sentence）与RAGAs评估体系。熟悉Milvus与ChromaDB向量数据库架构设计，具备高并发检索场景优化经验。精通FastAPI开发RESTful接口与Streamlit原型开发，掌握Git版本控制及Docker容器化部署。具备PyTorch框架下的Transformer模型微调能力，熟悉MySQL/PostgreSQL数据库设计与优化

主导开发智能客服Agent原型系统，通过LangChain框架实现意图识别→知识库问答→信息提取的自动化流程，优化意图-工具映射规则降低无效调用30%。设计电梯维保RAG知识库系统，完成200+份维保文档向量化存储，通过分块策略优化使检索相关性提升20%。搭建基于FastAPI的微服务架构，实现文档上传、向量生成与检索问答全流程接口开发，支持本地测试与生产部署。具备完整的开发流程管理能力，涵盖需求分析、系统设计、接口开发与部署运维，熟悉DevOps工具链应用。

项目一：智能客服Agent系统开发

技术架构：LangChain+Rasa+Dify+FastAPI

核心成果：设计实现基于LangChain的Agent流程，通过意图-工具映射规则优化减少无效调用30%；完成500+产品文档分块策略实验，采用最优方案使问答准确率提升15%；开发FastAPI接口并完成Docker容器化部署，支持前后端联调与快速部署。

技术挑战：多意图识别准确率不足，检索响应延迟超标

解决方案：优化Rasa意图识别模型参数，采用混合分块策略提升检索效率

项目二：电梯维保知识库系统开发

技术架构：LangChain+PostgreSQL+FastAPI

核心成果：完成200+份维保文档（100万字）向量化存储，通过场景化分块策略使检索相关性提升20%，响应时间控制在1秒内；开发文档上传、向量生成、检索问答全流程接口，支持本地测试与生产扩展。

技术挑战：长文档分块导致检索精度下降，多维检索性能瓶颈

解决方案：采用分层分块策略优化，引入向量数据库索引加速检索