AI Application Development
RAG · GraphRAG · Knowledge Graph
面向真实业务场景进行大模型应用开发，包括非结构化文档解析、RAG、GraphRAG、知识图谱、向量检索以及 Prompt 设计。目前已有法律法规知识库和智能问答系统的完整开发经历。
- RAG
- GraphRAG
- Knowledge Graph
- Neo4j
- Elasticsearch
- RAGFlow
- Prompt Engineering
- LLM
你好，我是
兰永重
AI Application Developer · Python / Machine Learning
主要关注大模型应用、RAG / GraphRAG、知识图谱以及 Python 与机器学习工程。具有 AI 大模型开发、数据分析、深度学习模型训练和模型部署相关经历，参与并完成过从文档解析、知识构建、模型训练到推理部署的完整技术流程。
RAG / GraphRAG · Knowledge Graph · PyTorch · ONNX Deployment
核心数据
技术方向
两个求职方向，一条技术路径
从 Python 与数据出发，经过机器学习与模型工程，走向 RAG / 知识图谱与大模型应用开发。网站按这条路径完整展示项目与实习经历。
Python & Machine Learning Engineering
Python · PyTorch · ONNX
使用 Python 进行数据采集、数据处理、特征工程和模型开发，并具备深度学习训练、模型推理以及 ONNX / Int8 量化部署相关实践。
- Python
- Pandas
- PyTorch
- Transformers
- Feature Engineering
- Deep Learning
- ONNX
- Model Deployment
精选项目
核心项目
三个项目分别覆盖大模型应用工程、机器学习模型工程与深度学习实验分析，构成一条完整的能力证据链。
法律法规智能知识图谱与问答系统
Legal Knowledge Graph & GraphRAG QA System
面向政府机构法律法规知识库场景，基于 RAGFlow、Neo4j 和 Elasticsearch 构建从非结构化文档解析、知识图谱生成到 GraphRAG 智能问答的完整流程。
5000+ 知识图谱节点
10000+ 关系数量
90% 95% 90% 提升到 95% 检索召回率
- Python
- RAGFlow
- Neo4j
- Elasticsearch
- ChromaDB
复杂低空场景目标识别系统
Low-Altitude Target Recognition System
围绕低空监视雷达中的“低慢小”目标识别场景，完成原始回波、点迹和航迹等多类数据的处理与融合建模，并搭建覆盖数据处理、模型训练、预测推理和部署优化的模块化流程。
40+ 维特征
98.99% 验证准确率
ONNX + Int8 模型部署
- Python
- PyTorch
- KAN
- MLP
- Feature Engineering
Low-Altitude Target Recognition System
- 40+ 维特征
- 98.99% 验证准确率
- ONNX + Int8 模型部署
多模态深度学习干扰智能识别系统
Multimodal Interference Recognition System
面向 5G / 6G 无线网络的小区级干扰识别问题，基于 PRB 噪声矩阵和业务元数据构建数据处理、特征提取、模型训练和推理流程。
92.71% 验证准确率
0.8398 Macro F1
24 × 273 PRB 矩阵输入
- Python
- PyTorch
- CNN
- Transformer
- Multi-label Learning
Multimodal Interference Recognition System
- 92.71% 验证准确率
- 0.8398 Macro F1
- 24 × 273 PRB 矩阵输入
实习经历
实习与项目经历
2023
Data / Python
2025
Machine Learning / Model Engineering（研究生项目经历）
2026
RAG / Knowledge Graph / GraphRAG
-
2026.05 – 2026.07
浮木科技有限公司 AI 大模型开发实习
参与法律法规智能知识图谱与问答系统开发，覆盖文档解析、知识图谱构建、向量检索和 GraphRAG 等环节，后期独立负责图谱制作模块。
- Python
- RAGFlow
- Neo4j
- Elasticsearch
- MinerU
- DeepDoc
- Qwen
- GLM
- DeepSeek
-
2023.07 – 2023.09
北京前锋互联科技有限公司武汉分公司 数据分析师实习
基于 Python、Selenium 和浏览器驱动搭建抖音数据采集流程，对平台数据进行爬取、清洗和结构化处理，并使用 Pandas 进行统计分析和可视化输出。
- Python
- Selenium
- Pandas
- Data Collection
- Data Analysis
技能清单
技术能力
Programming
- Python
- SQL
- Java
- C
AI / Machine Learning
- PyTorch
- Transformers
- Machine Learning
- Deep Learning
- CNN
- Transformer
LLM Applications
- RAG
- GraphRAG
- RAGFlow
- Prompt Engineering
- LLM Application Development
Knowledge & Retrieval
- Neo4j
- Elasticsearch
- ChromaDB
- Knowledge Graph
- Vector Retrieval
Document AI
- MinerU
- DeepDoc
- OCR
- Document Parsing
Deployment
- ONNX
- Int8 Quantization
- RK3588
- Jetson
求学经历
教育背景
2024.09 – 2027.07
长江大学 · 硕士在读
主要相关课程
- 机器学习
- 深度学习
- 计算机视觉
- 数字图像处理与分析
2020.09 – 2024.07
长江大学 · 本科
主要相关课程
- Python 程序设计
- 数据结构
- 信号与系统
- 通信原理