yzh的案例列表
大健康AI问答智能体系统
面向大健康行业的AI问答与智能推荐系统。基于大模型+RAG架构：Milvus向量库+Neo4j知识图谱双引擎检索，多模型调度引擎（服务可用性99.9%），覆盖健康问答、营养师对话、美丽管理师问答、微信智能体等多个场景。本人主导架构设计与全栈开发：领域知识库构建、文档向量化、检索增强生成、Prompt工程、FastAPI后端与微信端接入。问答精准度较基线提升30%，已商用落地。该架构可复用于各行业智能客服、企业知识库问答、AI助手类需求。
AI菜品识别与智能结算系统
面向智慧餐饮的计算机视觉系统：两阶段识别方案（YOLO目标检测定位菜品 + Swin-Transformer提取特征做向量相似检索），新菜品拍照即录入、秒级上线、无需重新训练。本人主导算法与平台开发：数据集构建、模型训练迭代、TensorRT部署加速、Redis特征库、AI标注训练平台搭建。落地识别准确率97.5%，日均峰值调用10万+次，支撑50+门店、300+菜品稳定运行。方案可复用于商品识别、工业质检、以图搜图等视觉类需求。
案例判断参考
yzh的案例列表
大健康AI问答智能体系统
面向大健康行业的AI问答与智能推荐系统。基于大模型+RAG架构：Milvus向量库+Neo4j知识图谱双引擎检索，多模型调度引擎（服务可用性99.9%），覆盖健康问答、营养师对话、美丽管理师问答、微信智能体等多个场景。本人主导架构设计与全栈开发：领域知识库构建、文档向量化、检索增强生成、Prompt工程、FastAPI后端与微信端接入。问答精准度较基线提升30%，已商用落地。该架构可复用于各行业智能客服、企业知识库问答、AI助手类需求。...
AI菜品识别与智能结算系统
面向智慧餐饮的计算机视觉系统：两阶段识别方案（YOLO目标检测定位菜品 + Swin-Transformer提取特征做向量相似检索），新菜品拍照即录入、秒级上线、无需重新训练。本人主导算法与平台开发：数据集构建、模型训练迭代、TensorRT部署加速、Redis特征库、AI标注训练平台搭建。落地识别准确率97.5%，日均峰值调用10万+次，支撑50+门店、300+菜品稳定运行。方案可复用于商品识别、工业质检、以图搜图等视觉类需求。...
