PROMPT ENGINEER & AI WORKFLOW ARCHITECT

关于我的一些东西

教 AI 干活,偶尔比 AI 还能干
这是一个无聊的人做的一个无聊的网站。
里面有一些项目,一些技能,和一些自我感觉良好的描述。
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// 关于我

About Me

一个普通人

人工智能专业本科(2025届),专注于大语言模型应用落地。

擅长基于 Dify 平台设计多意图对话链路与 LLM 工作流,具备从数据清洗、Prompt 设计到结构化输出对接后端系统的完整项目经验。

曾在??生态创新中心参与 NPU 模型迁移与推理加速;在??信息完成 Mamba-YOLO 目标检测项目;现任职于杭州??科技公司担任 Prompt 工程师。

📋 基本信息

// 技能

Skills

从 Prompt 设计到模型微调,AI 应用全链路

✏️ LLM & Prompt
Dify Prompt Engineering RAG 多意图识别 JSON 结构化输出 GPT-4o / 4.1 Qwen-Max 知识边界控制
🔧 模型微调
LLaMA-Factory Qwen2-VL-7B LoRA MindFormers ModelArts 多模态微调
🚀 推理 & 部署
MindIE vLLM TGI Docker Streamlit Langchain Faiss
👁️ 视觉 & 生成
YOLO Mamba-YOLO 目标检测 Stable Diffusion Runway Gen-2
💻 编程 & 工具
Python C/C++ Shell Linux 批量 API 调用 Markdown
📊 数据处理
数据清洗 语义分块 Embedding 优化 Markdown 标准化 知识库构建
// 项目

Projects

真实落地的 AI 应用项目

进行中 ✦
AI 小町商场智能客服
2025-09 ~ 至今

基于大语言模型构建商场智能客服系统,覆盖积分查询、停车缴费、活动查询、店铺推荐等多意图场景,实现结构化 JSON 输出并对接后端系统。

亮点:设计「语义短句索引 + 原始对象映射」双层检索机制,解决 JSON embedding 效果不足问题,提升召回准确性。

Dify RAG 多意图识别 JSON 结构化 知识边界控制
已完成 ✓
基于 Qwen 的医疗诊断系统(毕设)
2024-12 ~ 2025-04

利用微调后的 Qwen2-VL-7B-Instruct 多模态模型 + RAG,为用户提供专业的医疗咨询和辅助诊断服务,支持上传医疗图片与文档。

亮点:使用中文医疗对话数据集 + MedTrinity-25M 多模态数据集进行模型增强,Streamlit 界面支持实时生成回答。

Qwen2-VL LLaMA-Factory RAG Faiss Langchain Streamlit
// 经历

Experience

从 NPU 底层到 Prompt 应用层的成长路径

Prompt 工程师
杭州@#$%科技有限公司
2025-05 ~ 至今 · 在职
  • 基于 Dify 设计 LLM 任务流程与多意图对话链路,优化 Prompt 模板结构
  • 构建多模型评测体系,对比测试 GPT-4o、GPT-4.1、Qwen-Max 等模型
  • 对客户知识数据进行 Markdown 标准化、语义拆分、分块策略优化
  • 设计结构化 JSON 输出规范,确保 Dify 流程可直接对接后端系统
  • 设计异常场景兜底与知识边界控制策略,降低模型幻觉风险
AI 实习生
浙江??信息股份有限公司
2024-11 ~ 2025-04 · 实习
  • 基于 Dify + DeepSeek 编排工作流和智能体
  • 训练 Mamba-YOLO 模型,进行数据清洗、增广与性能评估
  • 搭建模型训练与推理环境,制定优化策略
昇腾 FAE
宁波!?生态创新中心
2024-07 ~ 2024-11 · 实习
  • 负责 Qwen、ChatGLM 等模型在昇腾 NPU 上的迁移、训练与推理
  • 使用 MindIE 推理加速框架进行性能测试与 BatchSize 摸测
  • 通过 MindIE Service 实现推理服务化,支持 TGI / vLLM / OpenAI 接口
  • 通过 Docker 搭建 MindIE、ModelLink 等测试环境
// 教育

Education

宁波工程学院
人工智能 · 本科
2021-09 ~ 2025-06
主修课程:Python · 数据结构 · 自然语言处理 · 计算机视觉 · 深度学习 · 机器学习
// 联系

Contact

欢迎 AI / Prompt / LLM 相关岗位联系我,只是交流不为别的,真的!

最近在研究 Agent,欢迎一起交流踩坑经验 😊

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