主攻 Python 后端与 AI 应用落地。
技术栈：Python 3 · FastAPI / REST 接口 · SQLite 与 PostgreSQL · Ollama 本地大模型 · Embedding 向量检索 · RAG 检索增强 · 任务调度与状态留痕 · 文件批处理 · Docker 私有化部署。
擅长场景：① 企业知识库问答——把手册、FAQ、制度文档变成可对话的知识库，答案带来源出处可逐条核对；② 文档智能检索与信息抽取；③ 办公自动化工作流——把重复的录入、整理、通知交给系统自动跑；④ 全链路私有化部署，数据不出内网、可断网运行、无按次计费的 API 成本。
我能解决：资料散落找不到、新人反复问同一批问题、客服答错旧版本、重复劳动占满人力。

【项目背景】个人知识资产（笔记与资料）积累到 3600 多份后，检索只能靠翻文件夹；想用 AI 做检索，又不愿把资料上传到云端。
【我的职责】独立完成全链路设计与开发：分层存储架构设计、每日定时同步任务、本地大模型摘要生成、向量检索接口、三级降级容错机制、按内容 hash 比对的增量更新。
【结果产出】系统连续自动运行 3 个月、人工干预 0 次；管理 3600 多份文件、约 4600 万字符；查找旧资料从"翻半小时"变成"一句话提问、返回带出处"；整套系统 API 成本为 0，可完全断网运行。