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agent开发
贵港宇翔教育咨询中心 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
南宁 全区
时间：
可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人在校扎实掌握数学分析、线性代数、概率论与数理统计等核心知识，实习期间聚焦两项核心实践，成果清晰：
一是在广西林科院，通过 Python（Pandas 等工具）对原始林业调查数据做格式规范与异常值处理，保障数据质量；基于 C-D 模型构建林业产出与资源投入的量化关系，辅助评估不同经营方式的经济效益；同时用 PowerBI 搭建动态仪表盘，实时展示劳动力人数、科技投入等指标，方便研究人员对比分析、辅助决策。
二是参与 AI 智能体开发，独立负责知识库智能问答系统核心模块，该系统将员工处理政策与课程咨询的效率提升约 30%，准确率达 90%，成为学员自助查询首要入口；还设计开发 FastAPI + Vue3 全栈 AI 知识库系统，集成 RAG 检索、智能对话功能，支持 PDF、Word 等多格式文档处理，优化查询体验。
曾获校级数学竞赛二等奖，具备扎实数学功底与落地实践能力，做事严谨负责，能快速学习新工具与流程，期待用专业能力为岗位创造价值。
一是在广西林科院，通过 Python（Pandas 等工具）对原始林业调查数据做格式规范与异常值处理，保障数据质量；基于 C-D 模型构建林业产出与资源投入的量化关系，辅助评估不同经营方式的经济效益；同时用 PowerBI 搭建动态仪表盘，实时展示劳动力人数、科技投入等指标，方便研究人员对比分析、辅助决策。
二是参与 AI 智能体开发，独立负责知识库智能问答系统核心模块，该系统将员工处理政策与课程咨询的效率提升约 30%，准确率达 90%，成为学员自助查询首要入口；还设计开发 FastAPI + Vue3 全栈 AI 知识库系统，集成 RAG 检索、智能对话功能，支持 PDF、Word 等多格式文档处理，优化查询体验。
曾获校级数学竞赛二等奖，具备扎实数学功底与落地实践能力，做事严谨负责，能快速学习新工具与流程，期待用专业能力为岗位创造价值。
项目经验
技术：RAG、jieba、BM25、bge-m3、langgraph、LlamaIndex
独立负责知识库开发的智能问答系统核心模块，该系统成功将员工处理常规政策与课程咨询的效率提升约30%，准确率达90%，并成为学员自助查询的首要入口 。
设计并开发了基于FastAPI + Vue3的全栈AI知识库系统，集成RAG检索、智能对话、权限管理等核心功能。实现混合检索算法（BM25 + 向量检索），支持PDF、Word、Excel等文档格式的智能处理和问答。
基于LangChain + LlamaIndex构建RAG系统，使用BGE模型进行文档向量化和语义检索，结合BM25关键词检索实现混合检索算法。使用LangGraph构建智能体工作流，将自研的AI对话式CRUD操作和学生学习成绩数据分析注册成tool提供给LangGraph调用。
设计多种 Prompt 模板（如FAQ类、填报指导类），对接Qwen大模型接口，提升回复的准确性与稳定性，当查询知识库不存在文档是会返回“暂无相关文档”。
独立负责知识库开发的智能问答系统核心模块，该系统成功将员工处理常规政策与课程咨询的效率提升约30%，准确率达90%，并成为学员自助查询的首要入口 。
设计并开发了基于FastAPI + Vue3的全栈AI知识库系统，集成RAG检索、智能对话、权限管理等核心功能。实现混合检索算法（BM25 + 向量检索），支持PDF、Word、Excel等文档格式的智能处理和问答。
基于LangChain + LlamaIndex构建RAG系统，使用BGE模型进行文档向量化和语义检索，结合BM25关键词检索实现混合检索算法。使用LangGraph构建智能体工作流，将自研的AI对话式CRUD操作和学生学习成绩数据分析注册成tool提供给LangGraph调用。
设计多种 Prompt 模板（如FAQ类、填报指导类），对接Qwen大模型接口，提升回复的准确性与稳定性，当查询知识库不存在文档是会返回“暂无相关文档”。
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agent开发 · 1年经验 · 贵港宇翔教育咨询中心
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技术能力
本人在校扎实掌握数学分析、线性代数、概率论与数理统计等核心知识，实习期间聚焦两项核心实践，成果清晰：
一是在广西林科院，通过 Python（Pandas 等工具）对原始林业调查数据做格式规范与异常值处理，保障数据质量；基于 C-D 模型构建林业产出与资源投入的量化关系，辅助评估不同经营方式的经济效益；同时用 PowerBI 搭建动态仪表盘，实时展示劳动力人数、科技投入等指标，方便研究人员对比分析、辅助决策。
二是参与 AI 智能体开发，独立负责知识库智能问答系统核心模块，该系统将员工处理政策与课程咨询的效率提升约 30%，准确率达 90%，成为学员自助查询首要入口；还设计开发 FastAPI + Vue3 全栈 AI 知识库系统，集成 RAG 检索、智能对话功能，支持 PDF、Word 等多格式文档处理，优化查询体验。
曾获校级数学竞赛二等奖，具备扎实数学功底与落地实践能力，做事严谨负责，能快速学习新工具与流程，期待用专业能力为岗位创造价值。
一是在广西林科院，通过 Python（Pandas 等工具）对原始林业调查数据做格式规范与异常值处理，保障数据质量；基于 C-D 模型构建林业产出与资源投入的量化关系，辅助评估不同经营方式的经济效益；同时用 PowerBI 搭建动态仪表盘，实时展示劳动力人数、科技投入等指标，方便研究人员对比分析、辅助决策。
二是参与 AI 智能体开发，独立负责知识库智能问答系统核心模块，该系统将员工处理政策与课程咨询的效率提升约 30%，准确率达 90%，成为学员自助查询首要入口；还设计开发 FastAPI + Vue3 全栈 AI 知识库系统，集成 RAG 检索、智能对话功能，支持 PDF、Word 等多格式文档处理，优化查询体验。
曾获校级数学竞赛二等奖，具备扎实数学功底与落地实践能力，做事严谨负责，能快速学习新工具与流程，期待用专业能力为岗位创造价值。
项目经验
技术：RAG、jieba、BM25、bge-m3、langgraph、LlamaIndex
独立负责知识库开发的智能问答系统核心模块，该系统成功将员工处理常规政策与课程咨询的效率提升约30%，准确率达90%，并成为学员自助查询的首要入口 。
设计并开发了基于FastAPI + Vue3的全栈AI知识库系统，集成RAG检索、智能对话、权限管理等核心功能。实现混合检索算法（BM25 + 向量检索），支持PDF、Word、Excel等文档格式的智能处理和问答。
基于LangChain + LlamaIndex构建RAG系统，使用BGE模型进行文档向量化和语义检索，结合BM25关键词检索实现混合检索算法。使用LangGraph构建智能体工作流，将自研的AI对话式CRUD操作和学生学习成绩数据分析注册成tool提供给LangGraph调用。
设计多种 Prompt 模板（如FAQ类、填报指导类），对接Qwen大模型接口，提升回复的准确性与稳定性，当查询知识库不存在文档是会返回“暂无相关文档”。
独立负责知识库开发的智能问答系统核心模块，该系统成功将员工处理常规政策与课程咨询的效率提升约30%，准确率达90%，并成为学员自助查询的首要入口 。
设计并开发了基于FastAPI + Vue3的全栈AI知识库系统，集成RAG检索、智能对话、权限管理等核心功能。实现混合检索算法（BM25 + 向量检索），支持PDF、Word、Excel等文档格式的智能处理和问答。
基于LangChain + LlamaIndex构建RAG系统，使用BGE模型进行文档向量化和语义检索，结合BM25关键词检索实现混合检索算法。使用LangGraph构建智能体工作流，将自研的AI对话式CRUD操作和学生学习成绩数据分析注册成tool提供给LangGraph调用。
设计多种 Prompt 模板（如FAQ类、填报指导类），对接Qwen大模型接口，提升回复的准确性与稳定性，当查询知识库不存在文档是会返回“暂无相关文档”。
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