5天前活跃

xiaolantian

• UID:32662
综合评分 34
方向: 人工智能-AI应用开发 后端-Java
广州市
800元/8h
1-3年经验
求职意愿:接单·不求职(5天前更新)

个人简介

全栈开发工程师,拥有3年软件开发经验。技术栈以 Java为主,熟悉微服务架构、前端工程化及数据库设计。 近期专注于 AI Agent 应用开发,目前正在主导一款多域智能客服系统,涵盖意图路由、RAG知识库、工作流编排等核心能力,致力于将大模型技术落地到真实业务场景。 我相信「用代码创造价值」,喜欢把复杂问题拆解为可落地的工程方案。业余时间关注大模型应用、系统设计方向,乐于在社区分享交流。

技能

核心技能:
其他技能: Java、Python、Spring Cloud、PostgreSQL、RabbitMQ、MySQL、Redis、MongoDB
交流语言: 普通话( 母语水平 )
行业经验: 人工智能 内容平台 政务服务

项目案例

多域智能体客服管理系统
1、立项背景和目标 体育赛事注册、政务服务登记等专业领域的客服场景长期存在人工成本高、响应不及时、知识难以沉淀、数据分散查询低效等痛点,且 每个新业务域都需重新开发一套客服系统,无法复用。本项目旨在构建一套可复用、可扩展的多域智能客服 Agent 管理软件,基于大语言模型提供 FAQ 问答、注册操作引导、驳回处理引导、状态查询、数据查询五大核心能力,实现 7×24 小时自动响应;同时采用"一套平台底座 + 多业务域配置包"的架构,业务逻辑全部外置为 YAML 配置,新增业务域无需改代码,每个内置业务域即可作为垂直行业模板快速交付新项目;配套完整的 Vue3 管理台,支持对话调试、会 话追踪、知识库管理、意图路由监控等功能,并以自纠错、多模型故障切换、可插拔限流、安全加固保障生产高可用。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 系统由后端智能体(Spring Boot)与前端管理台(Vue3)两部分组成。后端面向业务用户,核心模块包括:①意图路由模块,通过多模型按优先级识别用户意图(F AQ/注册引导/驳回处理/状态查询/问候)并分发到对应工作流,主模型不可用时自动切换备用;②工作流引擎模块,以 DAG 方式编排 start→agent→tool→condition→end 节点,支持显式分步规划;③RAG 知识库模块,Markdown 源文件分块后向量化存入 PGVector,支持语义检索;④自纠错模块,工具失败最多 3 次重试、LLM 故障切换供应商、查询无数据给出替代建议;⑤多通道模块,适配微信、企微、短信、网页等入口;⑥人工转接模块,复杂问题升级人工 ,支持暂停/接管/恢复。前端管理台核心模块包括:仪表盘(全局概览统计)、AI 对话调试台(同步/流式调试含 SSE 阶段可视化)、会话记录(列表筛选分页+详情)、用户反馈(按会话/评分查询)、知识库管理(分块检索/热刷新免重启)、意图识 别(路由日志/分布统计/热配置)、敏感词管理、用户管理、业务域配置概览、大模型管理(供应商增删改/健康检测/熔断重置),其 中敏感词、用户、业务域、大模型模块仅 super 角色可见。安全方面覆盖 BCrypt 加密存储、RBAC 角色授权、Bean Validation 参数校验、输入过滤(SQL 注入/XSS/敏感词)、输出 PII 脱敏、Prompt 注入防护、限流防刷。 3、业务流程、功能路径描述 用户端核心路径为"对话主流程":用户发起对话后,系统依次经过安全校验(输入校验+权限校验,只能查本单位数据)→意图识别(多 模型按优先级分类用户意图)→工作流编排(按意图路由到对应 DAG 工作流)→Agent 执行(LLM 推理+工具调用,调用 ragSearch 查知识库或
人工智能 社交

工作经历

广东省南方软件有限公司
  
15-49人
Java工程师
2024.03 - 2026.08
以信息化产品研发、信息系统集成和信息技术服务为核心、通过“互联网+体育”为体育行业提供最专业的服务。

教育经历

广东技术师范大学
2020.10 - 2024.06
网络工程
本科
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