技术能力：基于 Python 生态，掌握 GraphRAG 智能检索、知识图谱构建、大模型 Agent 编排、深度学习与传统机器学习模型、文档解析工具链，支持 Docker 本地私有化部署。
擅长场景：垂直行业知识库工程、非结构化报告智能化治理、专业领域智能问答系统、地质资源定量评价。
可解决的核心问题：解决海量专业报告人工整理效率低、知识零散难复用、通用大模型不懂行业规则容易出错、内部涉密数据无法使用公有 AI、多源异构数据难以联合建模评价等痛点，输出可落地、可溯源、本地化运行的智能系统与分析成果。

项目背景：垂直合规文档零散，人工检索核查效率低，通用大模型回答易幻觉、无溯源依据。
我的职责：独立负责图谱 Schema 本体设计、NER/RE 抽取流水线、GraphRAG 检索问答链路搭建、私有化部署方案落地。
结果产出：完成领域知识图谱入库，搭建本地智能问答 Agent；支持 PDF 自动解析、要素抽取、答案溯源，输出可直接交付的图谱库、Web 交互系统、标注规范文档，满足数据不出内网的合规要求。