agent开发
太原
中文母语水平
英语借工具书面交流
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1小时前在线
个人介绍
ldss，专注RAG系统与Agent开发。参与设计与落地企业级中文RAG问答系统，独立搭建「公司路由→混合检索→多级重排→结构化作答→多轮记忆」全链路，知识库覆盖15家A股上市公司年报（3900+页/4800+表格）。主导设计BM25+向量加权融合检索，Hit@3由0.444提升至0.852，MRR提升40%。二次开发浏览器自动化Agent（ReAct范式），设计四级定位降级链，复杂页面元素定位成功率由60%提升至95%。自研通用Agent可靠性评测框架，定义6个通用指标量化评测Agent执行可靠性。熟悉Python/FastAPI/ElasticSearch/Redis/FAISS/Docling/LangChain/Docker，理解Function Calling、MCP协议与Agent Harness设计。对AI大模型与Agent应用方向有明确职业目标，愿意在真实业务场景中持续打磨技术、创造价值。
工作经历
2026-02-02 -2026-08-28山西万物科联科技有限公司agent开发
RAG 知识库问答系统：参与设计与落地，独立搭建「公司路由 → 混合检索 → 多级重排 → 结构化作答 → 多轮记忆」全 链路并交付 FastAPI Web 界面；知识库覆盖 15 家 A 股上市公司年报（3,900+ 页 / 4,800+ 表格）。 中文混合检索：主导设计 BM25（jieba 中文分词）+ 向量（FAISS）加权融合检索，自建 27 题黄金标注集迭代调优权 重，Hit@3 由 0.444 提升至 0.852、MRR 提升 40%；叠加 BGE-Reranker 与 LLM 多级重排进一步精排。 复杂文档解析与多公司隔离：基于 Docling + TableFormer 解析中文年报（兼容扫描件 OCR），设计负向前瞻正则实现公 司名精准路由，消除 15 家公司知识库数据串扰。 浏览器自动化 Agent（ReAct）：参与二次开发，将 20+ 个原子浏览器操作收敛为 click/type 两个语义化接口，设计 「URL 直达 → DOM 索引 → 语义分类 → 视觉模型坐标点击」四级定位降级链，复杂页面元素定位成功率由约 60% 提 升至 95%。 推理稳定性防护：构
教育经历
2023-09-04 - 2027-06-14太原科技大学物联网工程本科
资质认证
语言
技能
Python掌握
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