Potential的案例列表
多模态数据分析
面向企业内部的数据分析智能Agent，支持自然语言提问，自动解析表格/文档/图片等多模态数据，完成清洗、统计、可视化与报告导出，替代人工取数。 核心职责：①基于ReAct搭建Agent核心链路，抽象工具基类与生命周期，封装表格计算、统计分析、图表生成、文档检索四类工具，实现任务规划与闭环校验；②集成CLIP图文理解与OCR，完成多模态结构化解析，基于LangChain实现模块解耦；③基于Ollama部署8B量化模型（4bit），优化Batch推理，适配消费级GPU；④构建FastAPI服务（流式输出、多轮会话），Docker容器化部署，输出接口文档与运维手册。
RAG问答系统
基于RAG打造医疗科普咨询系统，召回权威知识库辅助大模型生成，解决幻觉滞后，确保合规可溯源。技术栈含混合检索、语义分块、Embedding、Milvus、Prompt工程、LangChain、FastAPI。职责：①知识库构建：采集与治理医疗科普数据，利用Pandas进行文本清洗、去重脱敏、语义分块，调用Embedding生成向量，构建结构化知识资产；②检索优化：搭建向量语义+关键词混合检索，调优分块粒度与Top-K召回参数，结合Milvus提升检索效率；③合规管控：针对医疗场景设计分级Prompt模板，加入输出约束与引用溯源机制，规范回答边界，规避违规诊疗建议；④接口部署：开发问答及管理后台
案例判断参考
Potential的案例列表
多模态数据分析
面向企业内部的数据分析智能Agent，支持自然语言提问，自动解析表格/文档/图片等多模态数据，完成清洗、统计、可视化与报告导出，替代人工取数。 核心职责：①基于ReAct搭建Agent核心链路，抽象工具基类与生命周期，封装表格计算、统计分析、图表生成、文档检索四类工具，实现任务规划与闭环校验；②集成CLIP图文理解与OCR，完成多模态结构化解析，基于LangChain实现模块解耦；③基于Ollama部署8B量化模型（4bit），优化Batch推理，适配消费级GPU；④构建FastAPI服务（流式输出、多轮会话），Docker容器化部署，输出接口文档与运维手册。...
RAG问答系统
基于RAG打造医疗科普咨询系统，召回权威知识库辅助大模型生成，解决幻觉滞后，确保合规可溯源。技术栈含混合检索、语义分块、Embedding、Milvus、Prompt工程、LangChain、FastAPI。职责：①知识库构建：采集与治理医疗科普数据，利用Pandas进行文本清洗、去重脱敏、语义分块，调用Embedding生成向量，构建结构化知识资产；②检索优化：搭建向量语义+关键词混合检索，调优分块粒度与Top-K召回参数，结合Milvus提升检索效率；③合规管控：针对医疗场景设计分级Prompt模板，加入输出约束与引用溯源机制，规范回答边界，规避违规诊疗建议；④接口部署：开发问答及管理后台...
