个人简介

拥有5年Python开发经验的专业AI工程师，专注于大模型应用开发领域。熟悉大模型开发原理、微调技术及私有化部署方案。在大模型应用开发、RAG系统构建和多智能体系统设计方面具有丰富经验。致力于将前沿AI技术转化为实际应用解决方案。

项目经验

智能问答系统 - Agentic RAG项目

  • 设计并实现了基于Agentic RAG的智能问答系统，提升了传统RAG的准确性和响应能力
  • 开发了多步骤推理机制，使系统能够分解复杂问题并分步解决
  • 集成多种数据源，实现了对企业知识库的高效检索与利用
  • 优化了检索策略，将问答准确率提升了25%以上
RAG Agentic RAG Python 向量数据库

多智能体协作系统 - LangGraph + MCP

  • 基于LangGraph框架构建了多智能体协作系统，实现了复杂任务的分解与分配
  • 集成MCP(Model Context Protocol)协议，使不同智能体能够共享上下文信息
  • 设计了专门的协调机制，确保多个智能体之间的高效协作
  • 实现了任务状态追踪和错误恢复机制，提高了系统稳定性
LangGraph MCP协议 多智能体 Python

情绪感知对话模型微调

  • 使用LLaMA Factory框架对基础大模型进行LoRA微调，赋予模型情绪感知能力
  • 构建了包含多种情绪标签的训练数据集，涵盖了多种对话场景
  • 设计了特殊的提示工程策略，使模型能够根据上下文调整对话风格
  • 优化了微调参数，在保持模型通用能力的同时提升了情绪感知准确性
LLaMA Factory LoRA微调 情绪分析 提示工程

专业技能亮点

  • 精通大模型应用开发生态，包括模型微调、部署和优化
  • 熟悉多种大模型部署方案(Ollama, vLLM, LMDeploy)，能够根据场景选择最优方案
  • 深入理解RAG技术原理，能够设计并实现高效的检索增强生成系统
  • 具备多智能体系统开发经验，熟悉LangGraph框架和MCP协议
  • 拥有扎实的Python开发能力和Web框架使用经验