Logic_w
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个人介绍

3 年测试开发 + AI 大模型应用开发复合背景,熟练使用 Python 进行工程化落地;

精通RAG 全流程、混合检索、分块优化、向量数据库、RAG 评估,具备企业级知识库落地经验;

掌握LangChain/LangGraph/Transformers/LlamaIndex,可独立完成 RAG 系统设计、开发、优化与自动化评测;

具备测试开发思维,擅长用 Pytest/RAGAS 做自动化评估,保障系统稳定性与准确性。

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Little-Assistant 企业知识库 RAG 智能问答系统

开源地址:GitHub - wanghao-07/little-assistant

工作经历

  • 2023-04-06 -2024-05-02广粤物联科技有限公司后端工程师

    python开发 搭建维护测试人员使用的自动化技术栈 涵盖接口自动化以及UI自动化

教育经历

  • 2018-09-01 - 2022-07-01长春理工大学光电信息学院计算机科学与技术本科

    学生

语言

中文母语水平
英语无工具书面交流
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技能

Python熟练
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作品
RAG 问答系统

-?**多模型支持**:支持通义千问(Qwen-Max/Qwen-Turbo)、OpenAIGPT等多种LLM-?**灵活Embedding**:DashScope、OpenAI、BGE等模型自由切换-?**智能缓存**:自动缓存查询结果,显著降低API成本(缓存命中率提升30%+)-?**性能监控

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2026-05-14 14:19
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更新于: 6天前 浏览: 4