微风特别饿
研发工程师 · 3年经验 · 上海昂立教育（在线教育事业部）
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
技术能力
熟练掌握LangChain/LangGraph框架，能独立开发基于RAG的智能问答系统和多Agent协作应用
深入理解教育场景的AI落地需求：自适应学习、智能错题分析、AI教研、学情诊断等
熟悉主流大模型API（OpenAI、智谱GLM、通义千问、文心一言），具备多模型选型与调优经验
Prompt Engineering实战经验丰富，能设计高质量Prompt体系实现复杂教育任务的自动化
深入理解教育场景的AI落地需求：自适应学习、智能错题分析、AI教研、学情诊断等
熟悉主流大模型API（OpenAI、智谱GLM、通义千问、文心一言），具备多模型选型与调优经验
Prompt Engineering实战经验丰富，能设计高质量Prompt体系实现复杂教育任务的自动化
项目经验
AI物理错题助手 Agent（个人项目）
基于LangChain + RAG架构，开发面向K12学生的智能错题分析系统，具备错题录入、错误原因分析、针对性练习生成、掌握度追踪等完整功能链路
设计ReAct Agent：集成知识库检索（Chroma向量库）、计算工具（Python Repl）、网络搜索（Tavily）三大Tool，Agent可自主推理选择合适的工具链解题
搭建物理学科知识图谱：将初高中2000+知识点结构化，配合文档分块策略与混合检索（向量+关键词），检索召回率提升至85%
设计"错因分类+难度分级+知识点关联"的三维Prompt体系，错因判断准确率达90%+
使用Streamlit搭建Web界面，支持学生自然语言交互，项目在GitHub开源（300+ Stars）
基于LangChain + RAG架构，开发面向K12学生的智能错题分析系统，具备错题录入、错误原因分析、针对性练习生成、掌握度追踪等完整功能链路
设计ReAct Agent：集成知识库检索（Chroma向量库）、计算工具（Python Repl）、网络搜索（Tavily）三大Tool，Agent可自主推理选择合适的工具链解题
搭建物理学科知识图谱：将初高中2000+知识点结构化，配合文档分块策略与混合检索（向量+关键词），检索召回率提升至85%
设计"错因分类+难度分级+知识点关联"的三维Prompt体系，错因判断准确率达90%+
使用Streamlit搭建Web界面，支持学生自然语言交互，项目在GitHub开源（300+ Stars）
立即沟通
