AI小飞
有团队 · 可整包
算法工程师 · 10年经验 · 江苏润和
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技术能力
1. 精通 LangChain / LangGraph 多智能体系统设计，能从 0 到 1 搭建 Agent 协作框架并集成 MCP 构建工具链；主导多模
态 RAG（含GraphRAG）系统落地，采用 Prompt 分层管理与 RAGAS / DeepEval 评估体系持续迭代检索与生成效果。
2. 具备深度学习与对齐训练基础，深入理解 Transformer 及 DPO / PPO 等对齐（强化学习）算法；熟练 LoRA / QLoRA 高
效微调与模型量化（AWQ / GPTQ），能独立完成数据分析→微调→量化部署全流程闭环。
3. 丰富的大模型工程化经验：基于 vLLM 搭建高吞吐推理服务，结合 LLaMA-Factory / Unsloth 完成垂域 SFT。
4. 多模态产品落地能力：在智能对话机器人、图像识别、声纹识别、语音克隆等场景独立完成技术选型、模型调优与效果闭
环，具备算法到产品的全链路能力。
5. 扎实的高并发后端架构能力（SpringCloud / Kafka / Redis），支撑峰值 TPS 1200+、日均 35万+ 请求系统，具备 JVM
调优与多级缓存实战经验；逻辑清晰、具备强执行力和抗压性，能高效推进项目交付。
态 RAG（含GraphRAG）系统落地，采用 Prompt 分层管理与 RAGAS / DeepEval 评估体系持续迭代检索与生成效果。
2. 具备深度学习与对齐训练基础，深入理解 Transformer 及 DPO / PPO 等对齐（强化学习）算法；熟练 LoRA / QLoRA 高
效微调与模型量化（AWQ / GPTQ），能独立完成数据分析→微调→量化部署全流程闭环。
3. 丰富的大模型工程化经验：基于 vLLM 搭建高吞吐推理服务，结合 LLaMA-Factory / Unsloth 完成垂域 SFT。
4. 多模态产品落地能力：在智能对话机器人、图像识别、声纹识别、语音克隆等场景独立完成技术选型、模型调优与效果闭
环，具备算法到产品的全链路能力。
5. 扎实的高并发后端架构能力（SpringCloud / Kafka / Redis），支撑峰值 TPS 1200+、日均 35万+ 请求系统，具备 JVM
调优与多级缓存实战经验；逻辑清晰、具备强执行力和抗压性，能高效推进项目交付。
项目经验
通用AI助手（Multi-Agent 协作系统）
技术栈：LangGraph Multi-Agent、MCP、Workflow Engine、Redis、FastAPI、k8s
1，基于 LangGraph 构建 Multi-Agent + ReAct 架构，设计规划/执行/反思多角色协作，解决复杂会议场景的多任务规划
与工具调度。
2，实现模糊指令自动分解与多任务链并行调度；维护长上下文与会话状态，结合记忆机制自动记录与回溯会议要点。
3，通过 MCP 协议集成日历、邮件、会议室查询等外部工具，实现"自然语言→多工具执行"无缝衔接。
4，设计"执行-反馈-自思考"循环，Agent 调用工具后自我审视并自适应调整计划，任务完成率与鲁棒性显著增强。
财报自动化助手
技术栈：PaddleOCR、Pandas、python 原生库、Qwen-VL 多模态、模板匹配、FastAPI
1，从 0 构建端到端自动化流水线，覆盖扫描件输入到标准化数据输出的全流程，替代人工逐行核对。
2，基于 PaddleOCR 与 Qwen-VL 多模态完成文字及表格区域检测，经图像矫正/去噪保障准确率；实现跨页、合并单元格
等复杂表格结构还原。
3，设计 数据规范化与预处理策略，对提取的数值、日期、科目名称进行自动清洗和对齐；制定 行内报表模板映射规则，结
合结构特征与语义匹配，将不同月份异构报表自动转换为统一标准模板。
4，实现数据自动填充与异常检测，对缺失、错位项自动标记并推送人工复核，最终将标准数据写入下游系统；封装为异步
批处理 API，多月份并行处理，整体效率提升 5 倍以上，错误率大幅降低。
智能问答助手（Agentic RAG）
技术栈：LangGraph、Milvus、Qwen3.6-35B、vLLM、BGE-Reranker、RAGAS、Redis、FastAPI、k8s
1，主导设计 Agentic RAG 检索增强生成架构，针对行内规章与业务文档的高精度问答需求，集成 Milvus 向量库与
Qwen3-VL 模型，实现从问题理解到答案溯源的全链路闭环。
2，构建 问题重写与多轮对话改写 模块，结合 FAQ 快速匹配、混合检索（向量 + BM25）与 Rerank 精排，显著提升复杂查
询的检索命中率。
3，实现内容来源绑定与行号绑定，为每条生成答案提供细粒度证据溯源，满足业务对可解释性的严苛要求。
4，基于 vLLM 部署高吞吐推理服务，设计 Prompt 分层管理，通过上下文压缩与指令优化控制幻觉并提升回答准确率。
5，引入 RAGAS 评估体系，从答案忠实度、上下文相关度等维度进行离线与在线评估，形成“评估→分析→优化”的迭代闭
环，系统上线后问答准确率与用户满意度明显提升。
智能对话机器人
1、基于 LangChain + LangGraph + memory + MCP 的多轮对话智能体开发，优化提示词及对话流程，提高语音生成的自
然度，提升用户体验。
2、基于每个用户的特征及信息生成独自的，独立的知识库，使用 UnstructuredLoader 语义切片，上下文切片 + dots.ocr
构建多模态RAG系统。使对话过程中，可以完全认为是真正的人聊天。
3、增加对话机器人智能体的，视觉识别（图像识别，声纹识别），语音克隆，语音去噪的生成应用
4、引入 Corrective RAG 和 Adantive RAG + RAGAS 构建两层评估体系。保证知识库中检索的相关性评估。
5、针对语音模型做特征性 LoRA 微调，并进行 vllm 部署
技术栈：LangGraph Multi-Agent、MCP、Workflow Engine、Redis、FastAPI、k8s
1，基于 LangGraph 构建 Multi-Agent + ReAct 架构，设计规划/执行/反思多角色协作，解决复杂会议场景的多任务规划
与工具调度。
2，实现模糊指令自动分解与多任务链并行调度；维护长上下文与会话状态，结合记忆机制自动记录与回溯会议要点。
3，通过 MCP 协议集成日历、邮件、会议室查询等外部工具，实现"自然语言→多工具执行"无缝衔接。
4，设计"执行-反馈-自思考"循环，Agent 调用工具后自我审视并自适应调整计划，任务完成率与鲁棒性显著增强。
财报自动化助手
技术栈：PaddleOCR、Pandas、python 原生库、Qwen-VL 多模态、模板匹配、FastAPI
1，从 0 构建端到端自动化流水线，覆盖扫描件输入到标准化数据输出的全流程，替代人工逐行核对。
2，基于 PaddleOCR 与 Qwen-VL 多模态完成文字及表格区域检测，经图像矫正/去噪保障准确率；实现跨页、合并单元格
等复杂表格结构还原。
3，设计 数据规范化与预处理策略，对提取的数值、日期、科目名称进行自动清洗和对齐；制定 行内报表模板映射规则，结
合结构特征与语义匹配，将不同月份异构报表自动转换为统一标准模板。
4，实现数据自动填充与异常检测，对缺失、错位项自动标记并推送人工复核，最终将标准数据写入下游系统；封装为异步
批处理 API，多月份并行处理，整体效率提升 5 倍以上，错误率大幅降低。
智能问答助手（Agentic RAG）
技术栈：LangGraph、Milvus、Qwen3.6-35B、vLLM、BGE-Reranker、RAGAS、Redis、FastAPI、k8s
1，主导设计 Agentic RAG 检索增强生成架构，针对行内规章与业务文档的高精度问答需求，集成 Milvus 向量库与
Qwen3-VL 模型，实现从问题理解到答案溯源的全链路闭环。
2，构建 问题重写与多轮对话改写 模块，结合 FAQ 快速匹配、混合检索（向量 + BM25）与 Rerank 精排，显著提升复杂查
询的检索命中率。
3，实现内容来源绑定与行号绑定，为每条生成答案提供细粒度证据溯源，满足业务对可解释性的严苛要求。
4，基于 vLLM 部署高吞吐推理服务，设计 Prompt 分层管理，通过上下文压缩与指令优化控制幻觉并提升回答准确率。
5，引入 RAGAS 评估体系，从答案忠实度、上下文相关度等维度进行离线与在线评估，形成“评估→分析→优化”的迭代闭
环，系统上线后问答准确率与用户满意度明显提升。
智能对话机器人
1、基于 LangChain + LangGraph + memory + MCP 的多轮对话智能体开发，优化提示词及对话流程，提高语音生成的自
然度，提升用户体验。
2、基于每个用户的特征及信息生成独自的，独立的知识库，使用 UnstructuredLoader 语义切片，上下文切片 + dots.ocr
构建多模态RAG系统。使对话过程中，可以完全认为是真正的人聊天。
3、增加对话机器人智能体的，视觉识别（图像识别，声纹识别），语音克隆，语音去噪的生成应用
4、引入 Corrective RAG 和 Adantive RAG + RAGAS 构建两层评估体系。保证知识库中检索的相关性评估。
5、针对语音模型做特征性 LoRA 微调，并进行 vllm 部署
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(算法工程师)
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核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
安卓工程师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
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