AI框架 & 大模型生态
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Spring AI：熟练掌握 ChatClient 构建、@Too! 注解工具定义、TooIContext 数据透传、ChatMemory 对话记忆管理、MessageChatMemoryAdvisor 对话窗口控制、SSE 流式对话，在实际项目中完成从工作流编排到 Spring Al的架构升级。
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LangChain：掌握 LCEL链式编排、意图识别、参数提取、查询改写、RAG 检索链构建。
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Dify：熟悉 Dify 低代码 AI应用平台，掌握 Agent 应用编排、自定义工具集成(OpenAPI/工作流/MCPServer)。
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RAGFlow：熟悉 RAGFlow 知识库产品，在实际项目中通过 API调用集成到 Agent 系统。
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Coze：了解字节跳动 Coze 平台的 Agent 搭建能力。
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具备 Java + Python 双语言智能体开发落地实战经验
RAG & 向量数据库
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RAG核心技术：熟悉 RAG 完整链路(向量化 →检索 →增强 Prompt →LLM生成)，掌握查询改写、多路召回(稠密向量+BM25 混合检索)、Reranker 语义重排、父子文本分块(父 1000 字保完整语义/子400 字提高检索精度)等关键技术。
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向量数据库：熟练使用 Milvus(稠密+稀疏向量混合检索，WeightedRanker 0.7/0.3 融合策略)、Elasticsearch(BM25 关键词检索+向量检索)，有从0到1搭建 RAG检索系统的实践经验。
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知识库：RAGFlow 知识库管理、Elasticsearch 向量存储，支持doc_type分通道检索、报销项目消歧等场景。
Java 后端 & 企业级工程
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深耕Java后端10年：精通Spring/SpringBoot/SpringCloud微服务架构，具备扎实的JVM调优与分布式系统设计能力，擅长SSE流式通信等高阶技术方案落地。
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极致的性能优化专家：对数据库底层原理有深刻理解，精通MySQL索引优化、SQL改写与执行计划分析。曾主导核心系统性能攻坚，将关键接口响应耗时从10s+大幅缩减至2s以内，显著提升系统吞吐量。
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高并发中间件体系：熟练运用Redis、

1、技术栈：Spring Boot + Spring AI + MySQL + OBS
项目背景：
建设高效、便捷的票据电子化管理平台，实现经费票据开具、流转、存储及社会化应用的全流程无纸化与电子化闭环控制。
针对工会财务报销流程繁琐、票据审核人工成本高及合规风险大的痛点，主导研发基于大语言模型（LLM）与OCR技术的智能财务助手，旨在实现财务流程的自动化与智能化。
核心职责：
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设计并落地基于RAG（检索增强生成）的财务问答引擎，结合向量数据库（Milvus）与本地知识库，将财务政策问答准确率提升至95%以上。
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开发智能审核规则引擎，通过规则Function Calling 配置与AI模型，自动选择报销项目并自主提交，日均协助处理报销单据量超1000笔。
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全生命周期统筹：主导项目从需求分析到上线交付的全流程管理，制定并执行严密的项目计划，确保项目在既定时间、成本和质量标准内高质量落地。
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范围管理与进度把控：明确项目交付内容与边界，建立严格的变更控制机制，有效防止项目范围蔓延；定期组织里程碑评审，确保各阶段进度与计划高度一致。

2、技术栈：Spring Boot + Spring Cloud + MySQL + Redis + OSS + RabbitMQ
项目背景：团队核心成员10人；场景化多业务协同应用，推动工会重大任务核心业务流程再造，建设建会入会应用，先进典型应用，困难职工帮扶，职工医疗互助，双提升补助发放，立功竞赛，技能竞赛，基层工具包等应用。
核心职责：
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技术架构与需求把控：主导项目整体技术开发方案的评审与落地；深度理解业务逻辑，带领产研团队高效转化产品需求与原型，保障业务诉求高质量交付。
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进度统筹与资源调度：统筹规划研发任务里程碑，建立项目进度监控机制；灵活调配团队资源，保障研发效能最大化与团队高效运作。
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风险预警与闭环管理：建立项目问题追踪与风险预警机制，敏锐识别研发过程中的技术卡点与业务阻碍，快速拉通相关方协调解决，保障项目按期平稳交付。