语言:Python、Java
框架:Django / Flask,SpringBoot
API 设计:RESTful、GraphQL
认证授权:JWT、OAuth 2.0、Session/Cookie
数据库:
关系型:PostgreSQL、MySQL
非关系型:MongoDB、Redis(缓存/会话存储)
ORM/ODM:Prisma、Sequelize、Mongoose,mybatis
版本控制:Git、GitHub / GitLab
容器化:Docker、Docker Compose
CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI
云服务:AWS(EC2, S3, Lambda)、阿里云、Vercel、Render、Heroku
监控与日志:Sentry、LogRocket
基于 RAG 的企业知识问答系统
项目时间:2024.06 – 2025.01
项目简介:为某科技公司内部知识库构建智能问答系统,利用 RAG 技术实现员工通过自然语言快速查询技术文档、项目规范与历史案例,替代传统关键词搜索。
技术栈:Python、FastAPI、LangChain、LlamaIndex、Sentence Transformers、FAISS / Qdrant、PostgreSQL、React + TypeScript、Docker、阿里云 ECS
主要职责与成果:
设计并实现端到端 RAG 架构:完成文档解析(PDF/Markdown)、文本分块、向量化(使用 bge-large-zh 模型)、向量存储(Qdrant)及检索增强生成流程;
优化检索精度:引入混合检索(关键词 + 向量)与重排序(Cross-Encoder),Top-3 回答相关性提升 42%;
后端基于 FastAPI 提供 RESTful 接口,支持多轮对话上下文管理与引用溯源(高亮原文出处);
开发 React 前端界面,支持问题输入、答案展示、反馈评分及历史记录,用户体验获内部 NPS 评分 8.7/10;
系统部署于阿里云,日均处理 1200+ 查询,平均响应时间 <1.2 秒,准确率经抽样评估达 89%。
刷题教育 App —— “智练”
项目时间:2023.09 – 2024.05
项目简介:从 0 到 1 开发一款面向大学生的编程与算法刷题移动应用,支持题目练习、错题本、智能推荐、排行榜及模拟考试功能。
技术栈:Node.js、NestJS、MongoDB、Redis、React Native、TypeScript、JWT、阿里云 OSS、Jest / Detox
主要职责与成果:
独立负责全栈开发,设计题目管理、用户答题、成绩统计等核心模块,数据库采用 MySQL存储题目与用户行为数据;
实现个性化推荐引擎:基于用户答题正确率与知识点标签,动态推送薄弱环节题目,次周留存率提升 28%;
开发“实时对战”功能,利用 Socket.IO 支持两人同步答题竞技,延迟 <300ms,上线首月参与率达 65%;
使用 React Native 构建跨平台 App,集成代码编辑器(Monaco Editor 移植版),支持 JavaScript/Python 在线运行;
项目上线 App Store 与安卓市场