质谱数据分析涉及多步骤复杂流程(去卷积→特征检测→PTM定位→蛋白推断),科学家解谱耗时长、新峰易漏检、知识检索依赖经验的痛点。主导研发质谱数据分析智能助手 Agent,目标是以 LLM + 工具调用 + RAG 将单样分析从小时级压缩到分钟级。
核心职责:
1.基于LangGraph自建 StateGraph 编排「LLM 决策 → 工具调用 → 条件路由 → 循环」的 ReAct 工作流,以 should_continue 条件边控制工具循环调用。
2.设计并实现4个领域工具(parse_deconvolution 解卷积 / detect_outlier 异常检测 / query_ptm_db 翻译后修饰库查询generate_qc_report质控报告生成),打通Agent与质谱分析流程。
3.搭建基于 Chroma 向量库的 RAG 增强链路(BM25 + 稠密混合检索 + RRF 融合 + Cross-encoder 重排),并以 RAGAS 对检索与生成质量做评估。
基于 EMQX/MQTT 5.0 实现海量物联网设备高并发接
**项目详情**: - 背景:某集团绩效考核微信小程序
集文件服务/消息服务/国际化/低代码工作流/集群管理等功能的
小程序:AD医养康养专业分会,一款阿尔海默防治协会门户小程序
通过手机对消防设施的二维码进行扫码或者通过nfc碰一碰,获取
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