AI 应用版
AI 应用开发 / LLM 应用研发
适用于 AI、LLM、RAG 与 Agent 相关岗位。
网页简历摘要
当前求职方向为 AI 应用开发 / Java 后端。网页摘要与两份正式 PDF 统一展示智能标书、AI 知识库和门诊业务平台 3 个代表项目。
Java 后端版
Java 后端开发 / 应用研发
适用于 Java 后端、应用研发、金融科技与传统软件岗位。
方向定位
AI 应用开发 / Java 后端方向，关注文档智能、RAG 工程化、业务一致性与可验证交付。
当前作品集以正式简历中的 3 个代表项目为主线，Notes、Topics 和 Downloads 作为工程方法与长期积累的补充入口。
当前求职方向
- AI 应用开发与文档智能
- Java 后端业务开发与全栈联调
- RAG / 知识库问答链路工程化
- Docker、Nginx 与 Linux 部署排障
技术关键词
Selected Projects
查看完整 Projects代表项目
下面这 3 个项目基本覆盖了我当前最想展示的技术方向和工程实践。
Representative
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。
Representative
My Knowledge Base｜AI 知识库问答平台
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。
Representative
门诊患者-处方-库存管理平台
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。
工程风格
- 先把系统链路跑通，再持续补测试、文档和边界说明。
- 重视可维护性、模块职责和对外表达，不把项目写成功能堆砌的 README。
- 可以借助 AI 辅助，但最终目标是把方案、取舍和实现逻辑讲清楚。
进一步查看
正式 PDF 简历提供 AI 应用版与 Java 后端版，请按目标岗位选择对应版本。