AI 智慧园区一体化管理平台产品系统

集团级产业园区存在能源、安防、消防、环保、门禁等 9 类系统各自独立、数据孤岛严重的问题，管理人员需在多个后台间反复切换才能获取一次决策所需信息。本项目旨在打通全量异构数据源，并引入内网私有化大模型作为统一交互层，让管理者用自然语言即可完成跨系统的数据查询、统计与告警决策，解决数据分散、使用门槛高的行业痛点。

平台覆盖能源监测、安防监控、消防预警、环保管理、人员管理、楼宇管理、门禁控制、办公协同等模块，构建园区一体化数据治理体系。核心为大模型智能问答中枢：用户通过自然语言完成跨系统数据查询与可视化分析；内置知识库问答，支持园区制度、设备手册、应急预案的精准检索；多 Agent编排可将问答结果直接转为业务操作（如触发告警、生成报表），实现"问答即操作"。

本人主导 AI 工程化全流程。独立完成 Qwen3-32B 大模型内网私有化部署，基于 vLLM 优化 KV-Cache与多卡张量并行，在有限显卡资源下达成生产级 QPS 与 P99 延迟；设计两阶段 RAG 检索架构（bge Embedding 召回 + bge-reranker 精排）配合业务语义切片，知识库准确率由 65% 提升至 92%；基于 Dify/RagFlow 编排多 Agent，通过 FunctionCalling 接入园区 30+ 原有接口。技术栈：SpringBoot + SpringCloud + Vue3 + UniApp + Qwen3-32B + vLLM + bge + Dify。难点在于有限算力下的推理性能调优与检索精度平衡。