李翊诚

大模型应用工程师

专注LLM应用开发 | RAG架构 | 多智能体系统

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关于我

具备扎实的Python开发能力，专注大语言模型应用方向。

曾参与多个从0到1项目的产品设计与后端开发，熟悉知识库结构和智能体开发。

业余时间持续学习LLM微调、量化部署、SD模型与节点流图（ComfyUI），自建服务器进行本地实验。

热爱AI技术，具备产品思维与技术落地能力，期待加入具备技术深度与成长空间的团队持续精进。

过往曾加入早期项目团队，也经历了项目未如预期的挑战，对方向的把握与技术选型有了更多理解。

教育背景

上海杉达学院 | 软件工程 | 本科

2020.09 - 2024.07

专业证书

CET6

工作经历

某材料计算科技公司

2025.08 - 至今

大模型应用工程师

  • 参与多个垂直领域的LLM系统的设计与开发
  • 独立优化RAG系统的检索召回与排序流程，并完成大批量PDF转文本的并行处理
  • 从零设计并开发多Agent协作系统，实现材料下载、脚本编写并优化、执行计算以及计算后处理的全自动处理

某AI初创公司

2025.04 - 2025.06

AI 工程师

  • 加入早期ToC智能体产品研发团队，参与多智能体框架设计与系统搭建
  • 主导实现跨会话长记忆能力，并完成多处用户体验优化
  • 负责智能体任务调度模块的后端开发，支持多角色Agent协同响应

某数据科技公司

2023.12 - 2025.03

实习 -> 软件开发工程师

  • 参与公司智能客服系统的产品设计与后端研发，专注RAG架构与问答性能优化
  • 主导RAG系统的分层存储设计和多路混合检索排序设计和开发，将准确率从60%提高到90%
  • 另参与企业微信小程序相关后端开发，负责接口实现与数据交互

项目经历

DSPAW-Agent

2025.09 - 2025.10

技术栈：FastAPI / CrewAI

  • 基于CrewAI搭建层级多智能体架构（Leader、Structure、Dspaw、Validate Agent），覆盖从结构分析、脚本生成、执行监控到结果后处理的全流程自动化
  • 利用Llama-Factory对Qwen3-8B进行LoRA微调（监督学习+文本补全两阶段），并结合RAG检索增强，显著提升脚本生成与执行成功率，实现报错自修复与智能结果分析

金融助手智能体

2025.04 - 2025.06

技术栈：FastAPI / React / Pgsql

  • 构建主控Agent + 子Agent架构，使用mem0实现跨会话上下文记忆
  • 引入Redis实现页面切换后的上下文恢复以及长连接意外中断后的流式恢复，提升用户体验与交互连续性
  • 独立完成多个管理页面的数据库设计和前后端开发

智能对话客服

2024.07 - 2024.10

技术栈：FastAPI / LangChain / ES

  • 独立完成智能对话客服的迭代设计与开发，负责后端的接口实现与性能优化
  • 结合LLM实现原始文档的自动化拆分和蒸馏，设计并完成分层知识库构建
  • 结合元数据，分化补全用户问题，并实现知识库路由
  • 优化Elasticsearch查询结构，改进排序规则，提升搜索准确率与响应速度
  • 结合rerank模型，对多组检索结果进行重排序，大幅提高检索准确率和召回率
  • 设计并测试Prompt模板，提高LLM准确度，减少幻觉次数

技能证书

开发技能

Python FastAPI React PostgreSQL Redis Elasticsearch

AI/LLM技能

LangChain CrewAI RAG LLM微调 Prompt工程 多智能体

工具与框架

Llama-Factory mem0 ComfyUI LoRA微调 模型量化部署

专业证书

CET6

个人项目

我的个人作品与在线应用

AI小说创作

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