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// AI 大模型开发工程师 · RAG · Agent · LLM 应用落地

2 年大模型应用开发经验，独立设计并交付企业级 RAG 智能问答系统与 ChatBI 数据分析平台。 擅长把「检索质量」与「生成质量」分开度量、分别优化 —— 从分块策略、混合检索、重排选型， 到多轮改写、提示词迭代与端到端评估。

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2年大模型应用开发
3个企业级项目落地
2sRAG 端到端 P95
92%意图识别准确率
01 / SKILLS

技能

按能力域组织，每一项都能对应到具体项目里的落地位置，而不是罗列工具名。

◆大模型应用

RAG 全链路混合检索RRF 融合重排精排 Query RewriteHyDE父子分块多轮记忆Prompt 工程

◆框架与工程

PythonLangChainLangGraphFastAPI SQLAlchemyAlembicDockerWebSocket 流式

◆检索与存储

MilvusIVF_FLAT稀疏倒排向量库选型 BM25 / TF-IDFMySQLRedis

◆模型与训练

PyTorchTransformerLoRA / QLoRA LLaMA-FactoryBERT 微调vLLM

◆评估与优化

RAGAS 四指标分层评估阈值标定 坏例归因延迟与并发压测

◆数据与运维

Docker ComposeNginx日志轮转 MySQL 备份CI 自检脚本
02 / PROJECTS

项目

每个项目标注了「我的职责」与「可量化的结果」—— 数字比形容词可信。

01 · 独立设计与开发

企业级 RAG 智能问答系统

2025.06 – 至今

  • 五级路由：问候 → FAQ 词面检索 → 知识库检索 → 联网 → 兜底，逐级降级
  • 父子分块解耦「检索粒度」与「生成粒度」；向量库只存 id 与向量，正文以 MySQL 为唯一权威
  • 稠密 + 稀疏双路召回 → RRF 融合 → Cross-Encoder 重排，用重排分做「能否回答」终判
  • 多轮两阶段：生成层历史拼接 + 检索前省略句改写
响应 2h 级 → 3min 内 幻觉率 20% → 5% P95 2s · 40+ 并发
02 · 核心开发

ChatBI 智能数据分析平台

2024.12 – 2025.05

  • LangGraph Multi-Agent 层次化架构：任务规划与工具执行解耦，supervisor 条件路由
  • Schema RAG + 同义词增强解决 schema linking
  • LLaMA-Factory + QLoRA 微调 Qwen2.5-7B 做意图识别与要素提取
意图识别 78% → 92% 要素提取 70% → 90% 30–90min → 3s
03 · 抽取模块负责人

自动化知识图谱构建平台

2024.07 – 2024.11

  • 设计开发 NER 与关系抽取模块，主导抽取模型升级为 GPLinker
  • PyTorch 独立训练循环，解决实体嵌套与关系重叠
实体抽取 F1 92% 关系抽取 F1 88% 周级 → 小时级
04 · 个人项目

法务 RAG 问答

2025

  • 把已跑通的 RAG 架构整体迁移到法律语料，验证「换领域不改架构」
  • 语料探查 → 切分预览 → 入库 → 检索质量评估的完整闭环
领域迁移检索质量评估
03 / EXPERIENCE

经历

从数据与算法基础，到大模型应用的工程化落地。

金风科技 · 大模型开发工程师
2024.07 – 至今

负责企业级 RAG 问答系统与数据分析平台的算法与工程落地：检索链路设计、模型微调、私有化部署与效果评估。

河南农业大学 · 数据科学与大数据技术
2020.09 – 2024.06

本科。毕业设计：基于 BERT 微调的中文新闻标题分类（F1 0.95）。

04 / CONTACT

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期望城市：北京 / 上海 / 广州 / 深圳。目标岗位：AI 大模型开发工程师。

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