个人介绍核心项目经历一、企业级 RAG 智能体平台

近期主要参与企业级 RAG 智能体平台的设计与开发，项目围绕企业知识库问答、智能检索、意图识别、工具调用和知识图谱增强等场景展开，目标是解决传统知识库系统召回方式单一、复杂问题理解能力不足以及多跳推理效果不稳定等问题。

在检索链路方面，我参与设计并实现了多路检索引擎，通过“意图定向检索＋全局向量检索”的双路召回方式，同时获取与用户问题相关的业务知识。系统使用 Java CompletableFuture 并行执行不同检索通道，降低串行调用带来的等待时间，并在召回后增加结果去重、融合、重排序和异常降级等处理流程，在保证知识覆盖率的同时提高检索结果的相关性。

针对企业用户问题类型复杂、单纯依赖关键词或固定规则难以准确分类的问题，项目中实现了基于大语言模型的树形意图分类器。意图树通过 Redis 缓存加载，支持知识库查询、MCP 工具调用和系统指令等不同意图类型。当模型判断置信度不足时，系统不会直接生成不确定回答，而是主动引导用户补充问题，从而降低错误路由和模型幻觉带来的影响。

在知识增强方面，项目进一步集成了 LightRAG 图谱与向量融合检索能力，基于 PostgreSQL 关系表和 pgvector 存储实体、关系及向量信息，实现“实体—关系”双层召回。系统可以借助大语言模型完成知识抽取和增量构图，使新增文档能够持续进入图谱和向量检索体系。同时，通过检索通道隔离和异常降级机制，避免单个知识服务不可用时影响完整问答链路。

通过该项目，我对企业级 RAG 系统从文档处理、知识入库、向量化、意图识别、检索召回、重排序到大模型生成的完整流程形成了较系统的理解，也能够根据具体业务场景设计基础知识库问答、多路混合检索、Tool Calling、MCP 工具接入以及图谱增强等解决方案。

二、ElasticTP 动态线程池组件

独立设计并开发 ElasticTP 动态线程池基础组件，主要用于解决传统 Java 项目中线程池配置分散、参数调整需要重新发布服务、拒绝任务缺少实时监控等问题。

项目采用 Spring Boot Starter 的方式进行封装，通过自动装配机制降低业务系统的接入成本。使用方引入依赖并完成基础配置后，即可在现有 Spring Boot 项目中使用动态线程池能力，无需在每个业务模块重复编写线程池初始化、参数绑定和配置监听代码。

在线程池参数动态调整方面，我对配置中心变更监听流程进行了统一抽象，并通过模板方法模式兼容 Nacos、Apollo 等不同配置中心。线程池的核心线程数、最大线程数、队列容量以及拒绝策略等参数发生变化后，可以在不重新发布应用的情况下完成更新，提高线上系统在不同业务流量下的资源适应能力。

在任务拒绝监控方面，项目基于 JDK InvocationHandler 动态代理机制对原生拒绝策略进行扩展。当线程池达到负载上限并触发任务拒绝时，代理对象可以拦截拒绝事件，并进一步执行日志记录、告警通知或自定义处理逻辑，帮助开发人员及时发现线程池容量不足、任务堆积等问题。

这个项目不仅涉及线程池和 Java 并发编程，也综合运用了 Spring Boot 自动装配、反射、动态代理、设计模式、配置中心适配和组件化封装等技术。通过该项目，我积累了从零设计通用基础组件的实践经验，能够在业务功能开发之外，从代码复用性、系统可维护性和运行稳定性的角度进行技术设计。

可承接的项目类型

目前主要承接 Java 后端开发、Spring Boot 项目开发、企业管理系统、接口开发与联调、系统功能迭代、历史项目维护、线上问题排查，以及大模型应用、企业知识库、RAG 智能问答和 AI Agent 等相关项目。

在传统 Java 项目方面，可以完成需求分析、数据库设计、RESTful API 设计、权限模块、业务模块开发、第三方接口集成、缓存设计、消息队列接入、搜索服务接入和部署联调等工作。对于已有项目，也可以协助阅读和梳理历史代码、定位异常链路、修复 Bug、补充接口文档、优化代码结构以及完成新功能迭代。

在 AI 应用方向，可以根据业务需求完成 Spring AI 接入、大模型对话接口、流式输出、Tool Calling、MCP Client、企业知识库问答、向量检索、混合检索、文档切分与入库、提示词设计以及基础 Agent 工作流开发。对于有数据隐私要求的场景，也具备基于 Ollama 部署开源模型并接入业务系统的实践经验。

对于需求尚未完全明确的项目，我可以先协助梳理业务流程和技术边界，将需求拆分为接口、数据结构、核心模块和阶段性交付目标，再进入开发阶段，减少开发过程中反复修改造成的时间浪费。

技术能力

我的主要开发语言为 Java，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud 和 MyBatis 等后端开发框架，能够完成常规企业级项目的接口设计、业务逻辑开发、数据库交互和前后端联调。

数据库方面熟悉 MySQL，能够编写多表关联、聚合统计等 SQL，具备基础的索引设计和慢查询分析能力。熟悉 Redis 在热点数据缓存、分布式锁和临时状态管理等场景中的应用，并了解缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的常见处理方案。

中间件方面，熟悉 RabbitMQ 的基础使用和消息异步处理思路；熟悉 Elasticsearch 的全文检索、IK 分词、字段权重和向量检索等能力；能够使用 PostgreSQL 与 pgvector 构建向量数据存储和相似度检索功能。

Java 基础方面，熟悉集合、多线程、反射、动态代理以及常用设计模式，了解 JVM 内存模型和垃圾回收基础原理。在实际项目中使用过策略模式、工厂模式、观察者模式、单例模式和模板方法模式，以提高代码扩展性和复用性。

AI 应用方面，熟悉 Spring AI、RAG、向量数据库、Tool Calling、MCP 协议和大模型流式输出等技术。具备 Ollama 本地模型部署经验，接触过文本生成、语音识别、语音合成和图像理解等多模态模型的接入流程。

企业开发与业务经验

曾在企业技术部门从事 Java 后端开发，参与内部 OA 系统的日常迭代，接触过权限管理、可视化仓库等业务模块，完成过从需求沟通、接口设计到编码和联调的开发流程。

在维护历史项目期间，我负责梳理原有业务逻辑、分析运行日志并定位线上问题，修复过多个影响正常使用的业务 Bug。同时与产品经理及前端开发人员保持沟通，参与维护 RESTful API 接口文档，对企业项目中的协同开发、版本迭代和问题排查有实际经验。

此外，我还拥有较长时间的一线营运和团队协作经验，曾承担门店日常营运统筹、人员安排和突发问题处理工作。这段经历使我能够在压力环境下保持稳定沟通，快速判断问题优先级，并从实际使用者和业务人员的角度理解需求。相比只关注代码实现，我会更加重视系统功能是否真正符合使用流程，以及交付后是否便于维护和持续迭代。

教育与专业背景

目前就读于上海第二工业大学软件工程专业，系统学习过软件工程、人工智能基础和系统架构设计等课程。

在校期间曾获得大学生信息技术大赛 Java 编程一等奖、全国大学生高新技术竞赛二等奖以及“计挑杯”全国二等奖等技术竞赛奖项，并取得人工智能算法工程师和中级软件设计师等相关证书。竞赛和专业学习经历帮助我建立了较扎实的 Java 编程基础，也提升了我在有限时间内分析问题、设计方案和完成程序实现的能力。

开发与协作方式

日常开发中熟练使用 IDEA、Git、Maven、Postman、Jenkins 等工具，能够按照 Git 分支和提交规范管理代码，并配合接口文档完成前后端联调。对于较复杂的功能，我通常会先梳理数据结构、核心流程和异常场景，再开始编码，尽量避免因前期设计不足导致后期大范围返工。

我也会使用 Codex、Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等 AI 编程工具辅助架构分析、代码生成、单元测试和问题排查，但不会直接交付未经检查的生成代码。对于 AI 生成的内容，我会结合业务逻辑、异常处理、并发安全、数据库影响和可维护性进行 Review 和调整。

合作过程中，我会根据项目规模拆分阶段任务，及时同步当前进度、已完成内容、存在的问题以及下一阶段计划。对于需求变更，会先说明对开发周期和已有功能的影响，再共同确认调整方案。

个人定位

我的主要方向是 Java 后端开发与 AI 应用工程化落地。相比只完成基础 CRUD 功能，我更关注系统架构、代码质量、运行稳定性以及后续扩展能力；相比只调用大模型接口，我更关注 AI 能力如何与企业知识、业务系统和外部工具真正结合。

我希望通过扎实的后端工程能力和对 RAG、Agent、MCP 等技术的持续实践，为项目提供从需求梳理、系统设计、接口开发到 AI 能力接入的一体化支持。对于明确的小型功能，可以快速开发和交付；对于较复杂的系统，也可以按照模块和阶段逐步推进，保证每个阶段都有可验证的成果。