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面向智能硬件售后问答、选购咨询及使用报告场景，构建包含混合检索、运行预算控制、工具权限治理、HITL 审批、Trace 与 Artifact 持久化的可治理 Agent 平台。

• 实现 Dense 向量检索与中文 BM25 双路召回，并通过 RRF 排名融合；30 条独立检索样本中 Recall@5 由 80.56% 提升至 93.33%，MRR 由 0.8778 提升至 0.9333，nDCG@5 由 0.7683 提升至 0.9035。
• 对 Top 20 候选接入 BAAI/bge-reranker-v2-m3 精排并返回 Top 5；因本地 CPU 平均单查询延迟约 29.4s，将 Cross-Encoder 设计为可选能力而非默认链路。
• 实现基于锁保护的请求级 BudgetManager，调用前 reserve、成功后 commit、异常或取消时 release，统一约束步骤数、工具次数、Token、成本和 Deadline。
• 构建 Claim-Evidence 校验、引用合法性检查及选择性 LLM-as-Judge；累计 255 项自动化测试纳入 CI 门禁，覆盖工具路由、预算超限、Prompt Injection、HITL 审批和异常降级。

面向机器人技术咨询、资料检索与售后服务场景，基于 AIFlowy 开展二次开发，构建包含智能问答、Agent 任务规划、QA 数据沉淀和售后工单管理的客服工作台。

• 设计 Direct / Agentic 两级路由，普通寒暄直接交由对话模型，复杂请求再进入知识库、Workflow、插件及 MCP 工具编排链路。
• 实现 Agent 动态规划模块，根据用户问题和 Bot 已绑定能力生成 3-5 步执行计划，并通过 SSE 同步计划生成、步骤执行和任务完成状态。
• 开发 QA 数据闭环模块，完成问答抽取、低质量过滤、消息 ID 幂等去重、人工审核及 Markdown 批量导出。
• 开发用户端与管理端售后工单流程，支持 5 类状态流转，并依据用户身份实现工单数据隔离。
• 使用 Docker Compose 编排后端、前端、MySQL 和 Redis，通过 Nginx 完成 API 反向代理、静态资源访问及 SSE 长连接配置。

面向 HR 和技术面试官构建个人招聘知识问答网站，将教育背景、项目职责和技术能力整理为结构化知识库，通过 RAG 检索、证据判断、引用展示和流式生成回答用户问题。

• 使用 FastAPI、SQLAlchemy Async 和 PostgreSQL + pgvector 搭建异步 RAG 服务，设计项目、知识分块、会话、消息和反馈等数据模型。
• 接入 BGE Embedding 完成向量检索，在召回结果上叠加标题、标签和项目相关性权重，并限制检索范围为公开可信数据。
• 实现证据充分性判断和保守拒答机制；证据充足时通过 SSE 先返回引用来源，再调用 DeepSeek 流式生成答案。
• 记录引用、模型、Token 和响应延迟，增加 API Key、私有 IP、PEM 等敏感内容检测。
• 使用 Docker Compose 编排 Web、PostgreSQL + pgvector 和 Nginx，完成知识库挂载、数据库健康检查、TLS 与 SSE 长连接配置。