LLM 非结构化数据智能处理平台
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案例介绍
面向海量非结构化文档的智能抽取平台：原始记录经"预处理 → OCR 版面清洗 → 大模型事件抽取与意图识别 → 动态 Prompt 路由 → 后处理入库"六阶段流水线，自动产出标准化结构化数据。我在项目中担任核心开发者，负责流水线整体设计、Qwen3-32B 的 LoRA 微调方案，以及熔断 + 断点续跑的数据一致性保障。最终完成 41 万条端到端处理，产出 4 万+条高质量数据，处理效率提升约 60%，数据分配准确率 98%+。
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面向海量非结构化文档的智能抽取平台：原始记录经"预处理 → OCR 版面清洗 → 大模型事件抽取与意图识别 → 动态 Prompt 路由 → 后处理入库"六阶段流水线，自动产出标准化结构化数据。我在项目中担任核心开发者，负责流水线整体设计、Qwen3-32B 的 LoRA 微调方案，以及熔断 + 断点续跑的数据一致性保障。最终完成 41 万条端到端处理，产出 4 万+条高质量数据，处理效率提升约 60%，数据分配准确率 98%+。
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