合肥工业大学 | 计算数学 | 硕士（保研）2024.09 – 2027.06
研究方向：待确认，例如"深度学习优化算法" | 核心课程：最优化方法、深度学习、概率论与数理统计 | 三次校奖学金
哈尔滨理工大学 | 信息与计算科学 | 学士2020.09 – 2024.06
专业排名前 5% | 六次校奖学金、两次国家励志奖学金、两次"三好学生" | 核心课程：数据结构、算法设计与分析、数值分析、数学建模
竞赛获奖：全国大学生数学建模竞赛国家二等奖（2022.10）、美国大学生数学建模竞赛 H 奖（2023.11）、全国大学生数学竞赛省二等奖（2021）、省三等奖（2022）
全链路 AI 智能导购服务平台2026.03 – 2026.07
所属：待确认（公司实习 / 实验室 / 个人项目） | 技术栈：Python、LangGraph、FastAPI、Milvus、Redis、LLM 名称、Embedding 模型
面向电商售前导购场景，构建"主调度 Agent + 垂直子 Agent + RAG 知识库"的智能导购系统，覆盖需求挖掘、商品推荐、卖点讲解、履约校验、下单引导与转人工全链路，解决人工导购响应慢和大模型对商品参数、库存、优惠规则产生幻觉的问题。
- 多 Agent 编排：基于 LangGraph 设计包含意图识别、需求拆解、子 Agent 路由、结果聚合、转人工判断的状态图；子 Agent 以 Tool 形式注册，主调度 Agent 按需求复杂度选择串行或并行调用；会话状态（用户画像、已确认需求、候选商品）持久化至 Redis，支持多轮补充需求与断线续聊。
- 垂直 Agent 设计：商品匹配 Agent 将自然语言需求转为结构化筛选条件（硬性参数 / 偏好 / 使用场景），接入实时库存与履约接口过滤不可售、不可配送商品；卖点讲解 Agent 基于商品参数与质检报告生成个性化话术，经广告法禁用词表后置过滤。
- RAG 与混合检索：商品、营销、合规文档按文档结构切片并附带类目、价格区间、生效时间等元数据，向量化写入 Milvus；检索采用向量相似度、关键词匹配、标量条件过滤三路召回，融合后取 Top-k 送入生成，补充：融合方式 / 是否 Rerank / Top-k 数值。
- 幻觉抑制与合规：商品参数、价格、库存、优惠规则四类关键字段强制来源于知识库检索结果，LLM 输出经结构化校验，字段与知识库不一致则拒答并重试；在数据接入、回复生成、结果输出三个环节执行合规检测。
- 转人工与成果：基于情绪、会话轮次、需求复杂度三维评分触发转人工，自动携带会话摘要与用户信息。成果待核实：用户咨询平均响应时长缩短 68%，单客咨询周期缩短 42%，推荐转化率提升 33%，人工承接常规咨询比例下降 48%（无真实业务数据则替换为测试集事实一致率 / Recall@5 / P95 延迟）
电商交易链路 AI 客服工单智能助手2025.08 – 2025.12
所属：待确认 | 技术栈：Python、LangChain、Milvus、MongoDB、飞书开放平台 API、LLM 名称、Embedding 模型
面向电商订单履约、物流与售后场景，构建融合 RAG 与 Agent 的客服辅助系统，实现工单问题自动诊断、履约异常定位与标准化处理建议生成，解决工单依赖人工、业务知识分散且更新滞后的问题。
- 多源知识库与增量同步：通过飞书 API 自动采集技术文档、PRD、评审会议纪要，汇聚履约规则、售后 SOP、历史工单等异构知识；基于文档 revision / 更新时间实现增量同步，仅对变更文档重新切片与向量化，降低知识维护成本。
- 面向文档类型的切片与元数据：SOP 按标题层级切片、会议纪要按议题切片、历史工单按单条切片；每个 chunk 附带来源文档、更新时间、业务域、适用订单类型等元数据，检索时按业务条件做标量过滤，减少跨域误召回。（按实际切片策略核实）
- Tool 规范与 Agent 诊断：定义统一 Tool Schema（输入 / 输出 / 错误码 / 超时），接入订单查询、物流追踪、规则检索、逆向售后、风险预警等 10+ 业务接口（真实系统 / mock 需注明）；Agent 基于 ReAct 自主规划调用链，定位履约异常环节并生成标准化处理建议。
- 引用溯源与 Prompt 迭代：回答中每条结论关联 chunk 级来源（文档 + 段落），无检索依据的结论强制标注；围绕订单、物流、售后场景设计 System Prompt，明确分类、排查步骤、工具选择与回答边界，根据客服反馈持续迭代。
- 对话记忆与成果：MongoDB 存储结构化会话（工单号、已调用工具、已确认事实），新一轮按工单号加载关键上下文，避免全量历史进入 Prompt。成果待核实：平均排查周期缩短 45%，日均工单处理量提升 40%，常见问题自动排查覆盖率 65%，研发重复介入比例下降 55%（同上）