Resume Project
智能标书锚点解析系统
参与 LLM-first 信息抽取 pipeline,结合 OCR、PageIndex、规则 fallback 与多模型调用处理多格式文档差异。
前 3 项与当前正式简历保持一致,分别体现文档智能、RAG 工程化和 Java 业务系统能力;其余项目作为后端工程实践补充。
参与 LLM-first 信息抽取 pipeline,结合 OCR、PageIndex、规则 fallback 与多模型调用处理多格式文档差异。
把登录、知识库创建、文档上传、异步入库、切片与向量化、检索问答和 Sources 展示组织为一条完整的本地 RAG 工程链路。
负责患者管理、处方发药、药房库存和收费结算等核心模块,打通患者、就诊、库存与结算业务链路。
把知识注入、向量检索、同步问答、SSE 流式问答和前台交互收成了一条完整的全栈 RAG 闭环,而不是停留在单一聊天页面。
把 PostgreSQL 当作任务调度核心,用 SKIP LOCKED 完成 Pull 型任务认领,重点展示并发认领、状态流转和任务重试机制。