Leo
AI工程师 · 2年经验 · 研华科技
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技术能力
具备扎实的人工智能与大模型工程化能力，专注于生成式AI应用的全流程落地。从模型层面，熟悉Transformer架构、LLM微调（LoRA、PEFT）；在工程实现方面，掌握Python、FastAPI、LangChain与RAG知识增强技术，能构建高性能的AI对话、问答与内容生成系统；在数据层面，熟悉数据库（MySQL、SQL server）与知识图谱（Neo4j），擅长复杂文本结构化、知识检索及上下文优化；同时具备Docker分布式部署经验，能实现API服务化部署，推动AI在制造领域的智能应用落地。
项目经验
项目名称：智能制造领域AI知识助手
在本项目中负责整体架构设计与核心算法开发，构建了基于大语言模型（LLM）与RAG（检索增强生成）的智能知识问答系统，支持SOP文档解析、组件匹配及自动分站预测等制造环节自动化。项目采用FastAPI + LangChain + Milvus 技术栈，结合自建知识图谱（Neo4j/HugeGraph），实现知识结构化、上下文关联与多轮语义检索。通过引入向量语义匹配策略，系统在信息提取准确率与响应速度上均显著提升。最终部署于企业内网Docker集群，有效提升制造工艺知识复用与流程智能化水平。
在本项目中负责整体架构设计与核心算法开发，构建了基于大语言模型（LLM）与RAG（检索增强生成）的智能知识问答系统，支持SOP文档解析、组件匹配及自动分站预测等制造环节自动化。项目采用FastAPI + LangChain + Milvus 技术栈，结合自建知识图谱（Neo4j/HugeGraph），实现知识结构化、上下文关联与多轮语义检索。通过引入向量语义匹配策略，系统在信息提取准确率与响应速度上均显著提升。最终部署于企业内网Docker集群，有效提升制造工艺知识复用与流程智能化水平。
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