向
游戏客户端工程师 · 1年经验 · 多益网络
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技术能力
掌握计算机技能：c、c++、Python、Java、Mysql、spring boot框架、transformer架构、docker打包项目调入云端服务器、熟悉flask框架与MySQL结合
版本控制工具：版本控制工具git工具协助团队开发、掌握SVN版本管理工具，能独立完成代码检出、提交、更新、版本回退及冲突处理
AI相关技能：了解大模型API调用，了解LangChain框架，能够使用LangChain进行基础LLM调用、Prompt模板管理、简单对话链搭建；了解RAG基本原理，能够完成文档加载、文本分割、向量库检索等基础流程，可实现简单知识库问答Demo；具有本地部署大模型经验已经agent经验，具有prompt调优与rag检索项目的经验。
版本控制工具：版本控制工具git工具协助团队开发、掌握SVN版本管理工具，能独立完成代码检出、提交、更新、版本回退及冲突处理
AI相关技能：了解大模型API调用，了解LangChain框架，能够使用LangChain进行基础LLM调用、Prompt模板管理、简单对话链搭建；了解RAG基本原理，能够完成文档加载、文本分割、向量库检索等基础流程，可实现简单知识库问答Demo；具有本地部署大模型经验已经agent经验，具有prompt调优与rag检索项目的经验。
项目经验
基于ReAct架构与RAG的智能办公Agent助手：
从零实现了一个具备思考——行动——观察能力的闭环Agent系统，能够根据企业私有规章制度文件自主决策并执行复杂任务，如查询企业政策、撰写并保存邮件草稿。
AI+攀岩：
用ai进行岩点识别，辅助训练和视频剪辑。
自行采集标注岩壁数据集，训练岩点分割模型实现高召回率。
基于yolo实现人体躯干追踪及分析，高效实现运镜跟踪及发力分析。
将多种AI功能整理重构打包至docker放入云端服务器，通过网页调用api运行。
基于Transformer的电影评论情感分类方法研究：
采用Transformer技术对电影网站的评论进行情感识别，帮助用户快速了解电影情感趋势。
本地部署使用bert预训练权重及tokenizer，冻结编码器，复制解码器权重为三份作为初始权重，在此基础之上进行lora微调。
采用公用数据集与自行标注数据集相结合的训练方式，实现准确率突破92%的预测准确度。
采取AI+模式，将模型结果与AI大模型相结合的flask框架可视化页面，提高用户体验感。
购物网站：
基于JavaScript+css+springboot的购物网站，实现用户登录注册，商品购买，短信验证码登录，查找店铺的功能。
从零实现了一个具备思考——行动——观察能力的闭环Agent系统，能够根据企业私有规章制度文件自主决策并执行复杂任务，如查询企业政策、撰写并保存邮件草稿。
AI+攀岩：
用ai进行岩点识别，辅助训练和视频剪辑。
自行采集标注岩壁数据集，训练岩点分割模型实现高召回率。
基于yolo实现人体躯干追踪及分析，高效实现运镜跟踪及发力分析。
将多种AI功能整理重构打包至docker放入云端服务器，通过网页调用api运行。
基于Transformer的电影评论情感分类方法研究：
采用Transformer技术对电影网站的评论进行情感识别，帮助用户快速了解电影情感趋势。
本地部署使用bert预训练权重及tokenizer，冻结编码器，复制解码器权重为三份作为初始权重，在此基础之上进行lora微调。
采用公用数据集与自行标注数据集相结合的训练方式，实现准确率突破92%的预测准确度。
采取AI+模式，将模型结果与AI大模型相结合的flask框架可视化页面，提高用户体验感。
购物网站：
基于JavaScript+css+springboot的购物网站，实现用户登录注册，商品购买，短信验证码登录，查找店铺的功能。
案例展示
基于大模型的电影评论情感分类研究
采用Transformer技术对电影网站的评论进行情感识别，帮助用户快速了解电影情感趋势。本地部署使用bert预训练权重及tokenizer，冻结编码器，复制解码器权重为三份作为初始权重，在此基础之上进行lora微调。 采用公用数据集与自行标注数据集相结合的训练方式，实现准确率
ReAct架构与RAG的Agent助手
从零实现了一个具备思考——行动——观察能力的闭环Agent系统，能够根据企业私有规章制度文件自主决策并执行复杂任务，如查询企业政策、撰写并保存邮件草稿。
ReAct架构与RAG的Agent助手
从零实现了一个具备思考——行动——观察能力的闭环Agent系统，能够根据企业私有规章制度文件自主决策并执行复杂任务，如查询企业政策、撰写并保存邮件草稿。
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