熟练掌握 RAG 检索增强生成 与 AI Agent 智能体开发整套技术体系，精通 LangChain、LangGraph 框架应用开发；能够独立完成私有知识库构建、文档解析、智能切片、向量化存储、多路检索 + 重排优化全流程，解决大模型幻觉、知识滞后、专业场景问答不准等问题。
熟练开发 Function Call 工具调用型 Agent，支持任务自主拆解、链式推理、多轮上下文记忆管理，可根据业务场景自定义智能工作流，实现自动化任务处理与专业场景智能决策。
熟悉向量数据库 Chroma/FAISS 使用与检索优化，掌握 Embedding 向量模型调优、HyDE 检索增强、Reranker 重排、阈值过滤等优化手段，有效提升知识库召回率与回答精准度。
具备 AI 模型工程化落地能力，可将大模型能力与业务系统深度融合，擅长结合行业私有数据搭建轻量化智能问答、智能识别辅助、智能分析 Agent 应用，适配医疗、办公、业务智能化场景开发。

项目背景：AI 论文激增，精读与对比成本高，AI 结论常无出处、易幻觉。本人主导开发本地私有的一站式 AI 文献对比 Agent 平台，实现「上传→精读→对比→对话」闭环。

本人负责：独立完成全栈开发：Vue3 前端、FastAPI 后端、LangGraph 三链路 Agent（抽取/对比/对话）、ChromaDB 向量检索、反幻觉 Prompt 工程与 Docker 部署。

结果产出：接入 5 家主流 LLM，中英双语；编写 369 个自动化测试；建立 5 组可信度评测维度；对比报告逐句带引用可溯源，显著降低幻觉；数据全程本地私有。