我具备以Python为核心的全栈数据智能技术栈,深入掌握自然语言处理与文本分类技术,能够从海量非结构化文本中抽取关键信息;同时运用知识图谱构建实体关系网络,提升语义理解与推理能力。在此基础上,我擅长开发基于大语言模型的智能体,结合推荐算法实现个性化内容分发与决策辅助。针对大规模数据处理场景,能熟练使用Spark进行分布式计算,高效完成特征工程与模型训练。这套技术组合已成功应用于智能客服、舆情分析和精准营销等多个领域。
我近期主导的一个核心项目,正是将知识图谱与大模型深度融合,打造面向企业知识库的智能问答系统。项目整体基于 Python 生态开发,为了处理每日产生的海量用户行为日志和异构数据源,我使用 Spark 构建了分布式数据处理管道,高效完成了数据清洗、特征提取和知识关联分析,将处理时间从小时级压缩到分钟级。在此基础上,利用 Neo4j 构建了包含百万级实体与关系的领域知识图谱,并集成大语言模型设计了智能体架构,让其具备多轮对话、上下文理解与任务分解能力。在实际问答流程中,我通过 NLP 技术实现用户意图的精准分类和实体链接,将问题映射到知识图谱子图后,采用检索增强生成(RAG)策略,使大模型能够基于结构化知识给出高可靠性、带溯源的答案。同时,我还引入推荐算法,根据用户画像和历史反馈对候选答案进行个性化排序,提升了信息匹配度。该项目上线后,核心场景的问答解决率提升超过 35%,也切实验证了知识图谱增强大模型在真实业务中的稳定性和准确性。