技术能力

前端熟悉掌握HTML、CSS、JavaScript，以及VUE框架，Echart、BootStrap
后端熟悉掌握JavaSE、Spring、SpringMVC、SpringBoot、MyBatis、MyBatis-plus、Maven、FastAPI、Email、Scrapy
数据库熟悉掌握MySQL、MongoDB、阿里云OSS

项目经验

1.基于大模型的校园智能问答平台
技术实现：前端采用 BootStrap、HTML、CSS、JavaScripts、Vue 等前端技术。包含 Api 网关、Fastapi、deepseek API、coze API、E-mail 等组件。后端使用 SpringBoot、MyBatis-Plus、Maven、SpringMVC、Spiring 等框架和技术。核心技术包括Lombok、FAISS、Scrapy、Pydantic、Langchain、Hugging Face Embeddings、Vectorstores、RAG 等。在存储层采用采用 Mysql、阿里云 OSS、Jackson、Mongodb 等存储技术。
本系统的核心功能是利用大模型智能体技术，为用户提供高效、智能的在线问答服务。它整合了校园资源与智能技术，实现信息自动检索、智能问答和个性化服务，以满足师生的多种需求。
主要功能模块包括：
智能问答中心：基于自然语言处理（NLP）技术和大模型，实现精准、高效的智能问答。支持基于历史数据的优化，提高回答准确性。
智能体中心：基于Coze平台构建的智能体服务，涵盖就业指导、校园生活、学术支持、社团活动等多个应用场景。
用户中心：支持用户注册、登录、个人信息管理、收藏、评论等功能。
后台管理系统：支持知识库管理、用户管理、系统配置等后台运维功能。
数据采集与管理：通过爬虫技术采集校园数据，进行清洗、存储，并用于智能问答和智能体推荐。
2.基于spring Boot的智能医药系统
技术实现：前端采用 BootStrap、HTML、CSS、JavaScripts、Vue 等前端技术。包含 Api 网关、Fastapi、阿里千问通义API，E-mail 等组件。后端使用 SpringBoot、MyBatis-Plus、Maven、SpringMVC、Spiring 等框架和技术。在存储层采用采用 Mysql、阿里云 OSS、Jackson等存储技术。

团队情况