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技术能力项目经验案例展示

技术能力

AI 技能提取 | Spring MyBatis Spring Boot MyBatis-Plus Java 测试 RESTful Docker Git Maven Linux 分布式 MySQL Redis Kafka

在系统学习Java的过程中，我夯实了核心基础，深入掌握集合框架、多线程与JUC并发工具，理解JVM内存结构、类加载及GC调优，善用Lambda、Stream等新特性编写高效代码。框架层面，精通Spring Boot、Spring MVC与MyBatis/MyBatis-Plus，能整合Spring Security构建安全的RESTful服务，并借助AOP实现日志与权限控制。数据层方面，熟悉MySQL索引优化、SQL调优、事务隔离机制，具备分库分表意识；掌握Redis缓存穿透/击穿/雪崩应对、持久化策略及分布式锁实现。中间件方面，了解RabbitMQ/Kafka的消息可靠性、顺序性与幂等消费设计。我注重代码质量，严格遵循设计模式与编码规范，编写单元测试，并深入阅读Spring IoC/AOP源码以理解底层原理。工程方面，熟练运用Git、Maven、Docker及Linux，能独立完成应用的容器化部署与排查。目前在扩展ai相关内容，可以更快的完成工作内容。

项目经验

在扎实的Java全栈与微服务基础上，我进一步拓展了AI工程化能力，熟练运用Spring AI、LangChain4j等框架构建大模型应用，掌握RAG（检索增强生成）架构、向量数据库（Milvus/Elasticsearch）以及Prompt工程，并能通过TensorFlow Serving或ONNX Runtime部署深度学习模型。基于此，完成了以下项目实践：
1. 智能客服与知识库系统
基于Spring Boot + Spring AI，集成Qwen/OpenAI大模型，通过Elasticsearch实现文档向量检索，打造企业级RAG问答。利用Redis管理多轮对话上下文，结合Sentinel进行限流熔断，实现了7x24小时精准应答，问题解决率提升约40%。
2. 实时行为分析与推荐引擎
采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，Kafka接入用户点击流，Flink实时处理。核心算法侧，通过gRPC调用Python端部署的DeepFM模型服务，生成个性化推荐；结果缓存至Redis并推送，融合协同过滤与深度学习，显著提升点击转化率。
3. 智能代码审查助手
基于JavaParser解析Git提交代码的AST，再调用大模型API对语义、规范进行深度审查，自动生成修复建议并评论到GitLab MR。利用RabbitMQ异步处理审查任务，AOP记录耗时，将人工审查效率提升了50%。

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