363045841 的博客

Appearance

专业技能 ​

  • AI Agent / LLM 应用工程：熟悉 LangChain4j + SpringBoot 智能体开发架构，掌握 Function Calling、工具调用编排、ReAct / Reflection / Loop 等 Agent 设计模式；具备 SSE 流式输出、Prompt/上下文工程与会话状态管理经验，熟悉 MCP协议并有 Java SDK 接入/封装实践。
  • RAG & 检索系统：系统实践端到端 RAG 流程（数据清洗/分块/索引/检索/引用来源信息输出），熟悉 Elasticsearch（BM 25） 与向量数据库（Milvus / pgvector 等）的向量检索与混合检索思路，具备元数据过滤与多级缓存加速经验；了解 rerank 接入与评测方法。
  • Java 后端核心：扎实的 Java 基础，熟练掌握集合框架、并发编程及 JVM 性能调优，具备多线程高并发场景下的开发与排查能力。
  • 主流框架：熟悉 Spring Boot、Spring Cloud 微服务体系，理解 IOC、AOP 底层原理；熟练使用 MyBatis、MyBatis-Plus，了解 Spring Security 认证鉴权与 RBAC 权限系统设计。
  • 分布式与中间件：熟悉 Redis（缓存策略、分布式锁）、RabbitMQ 消息队列；熟悉 MQTT 协议与 Broker 接入；了解 CAS、分布式一致性协议及分布式事务解决方案。
  • 数据库：熟悉 MySQL，具备复杂 SQL 编写、索引优化及执行计划分析调优能力。
  • 运维与自动化：熟悉 Docker 容器化、CI/CD 自动化部署流程，熟练使用 Git 版本控制，掌握 Linux 常用运维命令与脚本。
  • 前端与可视化：熟悉 Vue 3 生态，具备独立全栈联调能力；熟练使用 TypeScript，掌握基于 Canvas 的高性能图形渲染与交互开发。
  • 其他技术：了解 NestJS、Go 语言基础。

实习经历 ​

江苏新元素数字科技有限公司 —— ERP 生产与销售管理模块 ​

时间：2025.06 - 2025.12
职位：Java 后端开发工程师 地点：连云港

参与制造型企业一体化 ERP 系统构建，支撑销售订单全生命周期管理（涵盖 MRP、BOM、工单、客户管理、出入库），保障业务数据一致性与全流程可追溯。

技术栈：Spring Boot, MyBatis-Plus, MySQL, Redis, Vue 3, Swagger

  • 核心模块研发：负责生产工单、物料 BOM、MRP、销售订单等核心业务模块的接口设计与实现；基于 Spring Boot 梳理并优化复杂业务逻辑，支撑前端高效数据交互，保障关键功能迭代上线。
  • 字段级权限控制：面向敏感字段访问需求，开发 @FieldPermission 注解；结合 Caffeine + Redis构建多级权限缓存，引入布隆过滤器 防止缓存穿透；利用 Spring MVC 响应拦截器动态脱敏，并在 Jackson 序列化阶段实现透明字段过滤，兼顾性能与安全性。
  • 性能优化：针对订单列表多表关联查询瓶颈，通过分析慢查询日志重构 SQL，结合业务场景设计复合索引并优化执行计划；将核心接口平均响应时间从 480 ms 降低至 190 ms 以内，提升幅度超 60%。

项目经历 ​

QuantAgent —— 量化投研智能体系统（LangChain 4 j + Spring Boot） ​

https://github.com/363045841/QuantAgent时间：2025.09 - 2026.02

面向量化投研场景的智能体系统，聚合行情检索、研报/公告查询与投研分析；支持工具自主调用、长短期记忆与 RAG 增强，并联动自研 QuantKLineChart 输出可交互可视化报告。

技术栈：Spring Boot, LangChain 4 j, Function Calling, SSE, MCP, Elasticsearch, Milvus/pgvector, Redis, RabbitMQ, Docker, Vue 3

  • Agent 工具编排：基于 LangChain4j 构建可扩展的 Tool Registry（工具元信息、参数 Schema、权限校验与超时控制），支持 Function Calling 自动选工具与参数生成；设计工具执行器与异常恢复策略，提升多步推理链路稳定性。
  • MCP 远程工具接入：对接 MCP 协议，封装远程工具调用适配层（Tool Discovery / Invoke），实现外部数据源接入、历史回测、指标计算等能力的可插拔集成，降低智能体与工具实现耦合。
  • RAG 检索增强与记忆：搭建知识入库流水线（清洗、分块、索引、元数据标注），采用 ES（BM 25）+ 向量检索 的混合检索思路提升召回；利用 Redis 缓存热点检索结果与会话上下文，降低重复检索成本与推理延迟。
  • 流式交互与可视化联动：后端提供 SSE 流式输出，实时推送关键中间事件（工具调用状态、检索引用源、最终结论）；前端联动 QuantKLineChart 动态渲染金融可视化数据、均线与策略信号，提升投研过程可解释性与交互体验。

QuantKLineChart —— 高性能金融 K 线图绘制库（Canvas + Vue 3） ​

https://github.com/363045841/QuantKLineChart时间：2025.08 - 2026.02

基于 Canvas 的高性能金融图表组件库，支持量化信号标注、横向滚动与缩放、十字线、均线指标与可视区极值标注；核心层采用框架无关设计（纯 TypeScript），支持插件化渲染器扩展。

技术栈：Vue 3, TypeScript, Canvas 2 D, Vite, Vitest, Pointer Events, Axios

  • 分层架构设计：采用 Chart - Pane - Renderer 分层模型，将布局计算、视口管理与交互绘制解耦；定义统一渲染器接口并支持链式组合，便于扩展 MACD / RSI / VOL 等技术指标。
  • 渲染性能优化：采用 三层 Canvas 分层渲染（plot / yAxis / xAxis），结合 RAF（requestAnimationFrame）节流与可视区裁剪，仅重绘必要区域；自适应 DPR（Device Pixel Ratio）确保高分屏下线条清晰。
  • 坐标与交互系统：构建世界坐标/屏幕坐标转换引擎与 Viewport 管理器；支持拖拽滚动、以鼠标为中心的滚轮缩放、十字线/Tooltip 命中检测及触屏 Pointer Events 交互。
  • 数据源与缓存策略：封装 BaoStock / AKTools 行情数据统一接口，设计 1 h 本地缓存策略，降低重复请求频率与接口延迟。

药易寻 —— 中医药数据智能查询平台 ​

https://github.com/363045841/tcmbackend-nestjs时间：2024.05 - 2025.06

主导中医药智能查询平台的全栈开发，实现从数据采集、清洗处理、向量化存储到高效交互的全流程闭环。

技术栈：NestJS, TypeORM, Redis, RabbitMQ, Docker, 阿里云 OSS, Vue 3, 百度云千帆 Vector DB, Nginx

  • 后端架构设计：基于 NestJS 构建 API，设计 RAG 检索增强 AI 工作流，接入 Vector DB 向量数据库，通过 MCP Server 为工作流接入平台，支持 SSE 流式对话响应。通过 JWT 实现鉴权。
  • 数据服务解耦：利用 RabbitMQ 解耦 CPU 密集型任务。
  • 性能与运维：通过 Redis 缓存策略减少 OSS 回源流量，提升接口响应速度与吞吐；采用 Docker 容器化部署，搭建 Gitee CI/CD 流水线，实现自动拉取 ACR 镜像并部署。

获奖经历 ​

  • 中国大学生计算机设计大赛江苏省三等奖 (2025.06)
  • 第十六届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛省二等奖 (2025.04)
  • 第十五届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛省三等奖 (2024.04)
  • 团体程序设计天梯赛全国三等奖 (2024.04)
  • 2024 学年三等奖学金

教育经历 ​

江苏海洋大学 | 2023.09 - 2027.08
专业：计算机科学与技术（本科）
成绩：GPA: 4.28 / 5.0