业务和功能介绍
1、立项背景和目标：研究院需要对猫咪排泄物照片做规模化健康筛查，人工判读效率低、判读经验难沉淀。目标是构建"上传照片→AI自动分析→出报告→可疑样本人工复核"的智能分析服务：AI自动输出六分类异常结果（异物便/异色便/结晶/软便/颜色异常/正常）、Bristol粪便分型、血液/结晶/寄生虫等健康标志与健康建议，辅助兽医批量初筛，已完成商业交付上线。
2、核心功能模块：①图像预处理——EXIF信息剥离、方向修正、图片质量评估；②AI识别服务——多模态大模型结合兽医知识库RAG检索，输出结构化JSON（分类、Bristol分型、健康标志、业务推导结果）；③医学规则引擎——出血/结晶与颜色字段交叉一致性校验，Bristol≤2自动标记复核建议，不让大模型独自承担医疗判断责任；④人工复核队列——低置信或字段不一致样本自动进入队列，审核确认后回流知识库；⑤数据飞轮——复核确认样本经Kappa一致性仲裁后增量入库，含类别平衡与版本化管理，服务越用越准；⑥运行保障——背压熔断、请求队列分级限流、Prometheus指标埋点与MLflow实验追踪。
3、业务流程：上游系统上传排泄物照片→质量检查与隐私脱敏→多模态模型结合检索到的兽医知识生成结构化结论→规则引擎交叉校验→高置信样本直接出报告，低置信/不一致样本进入人工复核队列→复核确认后经一致性仲裁增量回流知识库→随数据积累识别质量持续提升。
2、核心功能模块：①图像预处理——EXIF信息剥离、方向修正、图片质量评估；②AI识别服务——多模态大模型结合兽医知识库RAG检索，输出结构化JSON（分类、Bristol分型、健康标志、业务推导结果）；③医学规则引擎——出血/结晶与颜色字段交叉一致性校验，Bristol≤2自动标记复核建议，不让大模型独自承担医疗判断责任；④人工复核队列——低置信或字段不一致样本自动进入队列，审核确认后回流知识库；⑤数据飞轮——复核确认样本经Kappa一致性仲裁后增量入库，含类别平衡与版本化管理，服务越用越准；⑥运行保障——背压熔断、请求队列分级限流、Prometheus指标埋点与MLflow实验追踪。
3、业务流程：上游系统上传排泄物照片→质量检查与隐私脱敏→多模态模型结合检索到的兽医知识生成结构化结论→规则引擎交叉校验→高置信样本直接出报告，低置信/不一致样本进入人工复核队列→复核确认后经一致性仲裁增量回流知识库→随数据积累识别质量持续提升。
项目实现
1、整体架构：FastAPI服务+vLLM推理引擎（Qwen3-VL-30B-A3B经AWQ 4-bit量化，单卡承载生产流量，提供OpenAI兼容接口）+FAISS/BGE向量库与BM25组成的检索层+PostgreSQL/Redis。检索层采用双轨灰度设计：FAISS+BGE主路径在线服务，Qdrant+新一代Embedding/Reranker链路按四档灰度比例（5%/20%/50%/100%）设计平滑切换，检索升级不停服。
2、本人负责排泄物AI识别模块后端，量化结果：①输出可靠性三道防线——XGrammar约束解码（三级回退兜底）+RICES动态Few-shot选样+四级JSON解析降级，37样本黄金评测集解析降级率0%、格式合规满足≥98%的SLO、关键异常类precision 100%（加权F1 89.08%）；②检索优化——BM25+向量双路召回、RRF融合、可插拔精排，评测集P@K/MRR/NDCG 100%、检索耗时约50ms；③隐私合规——EXIF剥离+结果级签名水印（trace_id+HMAC）便于溯源；④质量与性能——累计735项自动化测试（覆盖率83.29%），端到端测试1.44s（生产RAG+Few-shot全开路径1.8s/P95 2.9s）。
3、难点与解决：一是多模态模型输出格式不稳定、字段漂移频发——以约束解码强制Schema、三级回退兜底、四级解析降级，黄金评测集解析降级率压到0%；二是兽医专业术语（病名/成分/指标）在通用向量检索中命中弱——改为BM25关键词+向量双路召回、RRF融合、精排重排序，检索指标拉满；三是30B模型单卡显存吃紧——采用AWQ 4-bit量化+vLLM显存预分配完成单卡部署；四是高峰期并发冲击——设计背压熔断与请求队列分级限流，保障核心识别链路稳定。
2、本人负责排泄物AI识别模块后端，量化结果：①输出可靠性三道防线——XGrammar约束解码（三级回退兜底）+RICES动态Few-shot选样+四级JSON解析降级，37样本黄金评测集解析降级率0%、格式合规满足≥98%的SLO、关键异常类precision 100%（加权F1 89.08%）；②检索优化——BM25+向量双路召回、RRF融合、可插拔精排，评测集P@K/MRR/NDCG 100%、检索耗时约50ms；③隐私合规——EXIF剥离+结果级签名水印（trace_id+HMAC）便于溯源；④质量与性能——累计735项自动化测试（覆盖率83.29%），端到端测试1.44s（生产RAG+Few-shot全开路径1.8s/P95 2.9s）。
3、难点与解决：一是多模态模型输出格式不稳定、字段漂移频发——以约束解码强制Schema、三级回退兜底、四级解析降级，黄金评测集解析降级率压到0%；二是兽医专业术语（病名/成分/指标）在通用向量检索中命中弱——改为BM25关键词+向量双路召回、RRF融合、精排重排序，检索指标拉满；三是30B模型单卡显存吃紧——采用AWQ 4-bit量化+vLLM显存预分配完成单卡部署；四是高峰期并发冲击——设计背压熔断与请求队列分级限流，保障核心识别链路稳定。
示例图片视频
相似推荐
恒康营销之星
工作描述:apicloud开发，实现h5页面打包生成混合app，使用echart 构建各类报表、调用apicloud模块实现二维码扫描二维码查询库存、授权平台实现app权限的管控
运用技术:
1、基于DIV+CSS实现页面布局和highchart 显示图表的展示
2、基于apicloud原生模块和jquery实现数据的绑定和交互
3、apicloud封装的模块、apicloudStudio实现无线同步、浏览器上调试页面、在手机上同步app功能、
4、基于git 代码管理,
5、采用云编译打包生成apk文件和ios 的ipa,熟悉ios 上线打包和生成ios 证书等。
跨境电商多端
跨境电商商城与货舱仓储管理小程序，面向跨境买家与仓库管理人员。包含商城首页、商品、购物车、拼团、实名认证、钱包支付、推广海报；货舱模块完成仓储业务管理，支持系统消息推送；配套后台实现发票开具、首页配置、分销售后管理，构建完整跨境电商交易闭环。
京尔思 B2B 全链路系统
包含客户小程序、工厂协同平台、权限管理后台三套子系统。覆盖产品定制、配方解析、合同签署、多工厂报价生产、企业认证、开票完整业务。后台实现角色菜单权限管控、订单物流、支付凭证管理，统一表单校验、异常拦截，服务上下游客户与工厂协同办公。
某汽车品牌官方商城与新零售运营中台
1、立项背景和目标
面对汽车行业新零售模式的兴起，某汽车品牌亟需一套能够同时支撑“整车直销”与“车品零售”的综合性业务底座。本项目作为广本新零售与直销业务的核心中台，旨在打通线上营销获客与线下门店交付的业务壁垒，构建一套高可用、支持高并发的大型电商与客资运营中台，最终实现精准营销引流与财务清算的全面数字化。
2、软件功能、核心功能模块的介绍系统由面向 C 端的移动端应用矩阵与面向 B 端的多租户管理后台组成。核心模块涵盖：
混合订单管理中心：兼容并支撑整车直销（订金/尾款/门店交付）与车品零售（物流发货）两套完全异构的业务流。
统一支付网关：无缝对接并封装微信、支付宝、民生及中金支付等多种支付渠道。
多租户渠道管控系统：支持上游供应商、特约店（4S）与二网店的库存调度与复杂财务清算。
企微直营客资闭环：深度接入企业微信 API，将线上线索无缝连接至线下销售终端。
3、业务流程、功能路径描述
核心业务路径如下：C 端用户在小程序或 APP 访问由“千人千面”动态组件渲染的营销页面，参与爆款车抢购或车品秒杀；下单后，系统根据商品类型触发底层的混合订单状态机，通过统一网关完成支付收口；随后，“企微直营”模块将线上购车线索精准路由分发给对应的线下销售顾问，形成私域跟进流转的业务闭环；交易彻底完成后，B 端系统自动进行跨租户的库存调度与财务清算。
quick_server
1、背景和目标：对企业所有服务请求进行轻量级安全和速度优化，减轻服务器的并发压力。
2、quick_server系统，不依赖外部引用，即插即用，主要用来进行极速快捷安全的http请求。大大减轻服务器的并发压力。轻松实现高并发场景下极速快捷安全的http请求。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服