技术:我具备以Python为核心的全栈数据智能技术栈,深入掌握自然语言处理与文本分类技术,能够从海量非结构化文本中抽取关键信息;同时运用知识图谱构建实体关系网络,提升语义理解与推理能力。在此基础上,我擅长开发基于大语言模型的智能体,结合推荐算法实现个性化内容分发与决策辅助。针对大规模数
项目:我近期主导的一个核心项目,正是将知识图谱与大模型深度融合,打造面向企业知识库的智能问答系统。项目整体基于 Python 生态开发,为了处理每日产生的海量用户行为日志和异构数据源,我使用 Spark 构建了分布式数据处理管道,高效完成了数据清洗、特征提取和知识关联分析,将处理时间从
案例: 基于spark的科研知识图谱
技术:前端开发|uniapp|Vue2/Vue3|React|微信 / 抖音 / 支付宝小程序、H5、管理后台,页面重构、bug 修复、接口联调、小程序改版、静态官网、可视化大屏、熟练掌握前端组件库:如element、element-plus、vant、Datav、echarts等
项目:Vue3+Element Plus 企业后台管理系统:独立完成全栈前端开发,基于 Vite 构建项目,实现权限菜单控制、商品信息管理、订单数据统计,使用 ECharts 完成营收可视化图表;封装通用表单、弹窗组件,优化接口请求逻辑,完成浏览器兼容性适配,上线后支撑企业日常进销存业
案例: 明天运
技术:1.精通 Langchain 开发框架,理解 AI Agent 的基本逻辑,掌握 LLM, Chat, models, PromptTemplates, OutputParse, Chains 等组件的使用。精通 Agent Skills 的原理 2.多模态交互能力:熟练文本,
项目:睿影医鉴——多模态医疗智能研判系统(RAG 开发) 核心开发人员 2026.3-至今 项目背景:融合多模态 RAG 技术的医疗智能系统,攻克跨模态检索难题,为医生提供精准病情研判与决策支持。技术栈:Gradio,Milvus,PyMilvus,DotsOCR,VLLM,Dash
案例: RAG知识库简历项目