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智能知识库问答系统
2025.10 - 2026.01
基于 Spring Boot + Elasticsearch + DeepSeek 构建的企业级 RAG 系统。实现文档智能分块、混合检索、多轮对话记忆与效果评测机制，检索 F1 提升 10%。
AI 工作流编排平台
2026.01 - 2026.04
基于 LangGraph4j 构建的工作流引擎，支持 DAG 拓扑编排与多厂商 LLM 适配。实现 SSE 实时状态同步、智能分块 TTS 处理与 MinIO 音频存储，提升工作流灵活性与系统稳定性。
更多项目开发中
持续探索后端技术边界，构建高质量、可扩展的系统架构。
专业能力技能与
技能与
能力矩阵
后端技术栈
- Spring Boot 3
- Java / Kotlin
- MyBatis / JPA
- Redis / Kafka
数据与搜索
- Elasticsearch 8
- MySQL / H2
- 向量数据库
- 混合检索
AI & 架构
- LangGraph4j
- RAG 系统
- 微服务架构
- Docker 部署
技术博客最新
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文章
AI 架构2026.04
基于 LangGraph4j 的 AI 工作流编排实践
分享基于 LangGraph4j 构建工作流引擎的实践，包括 DAG 拓扑排序、节点设计模式、多厂商 LLM 适配等核心实现。
#LangGraph4j#Spring Boot#AI
RAG 技术2026.01
RAG 系统中的混合检索优化策略
深入探讨关键词检索与向量检索的融合策略，分享文档分块、动态粒度检索、RRF 排名融合等优化技巧。
#RAG#Elasticsearch#DeepSeek
后端架构2025.12
Kafka 在文档异步处理中的应用
如何使用 Kafka 构建高可用的文档处理流水线，实现上传、解析、切块、向量化的彻底解耦。
#Kafka#Spring Boot#异步处理
常见问题你可能想
你可能想
问的
主要使用 Spring Boot 3 进行后端开发，配合 MySQL/Elasticsearch 进行数据存储。同时熟悉 Kafka、Redis 等中间件，以及 Vue 3/React 等前端技术。在 AI 应用方面，有 DeepSeek API、LangGraph4j 的实践经验。
曾参与开发智能知识库问答系统，负责文档分块策略、混合检索（关键词+向量）、以及 RAG 效果评测。实现了基于文档层级树的动态粒度检索，使检索 F1 提升约 10%。
从多个层面考虑：数据库查询优化、缓存策略（Redis）、异步处理（Kafka）、以及代码层面的性能分析。相信在系统设计初期就应该考虑性能，而不是事后补救。
微服务不是银弹，需要根据团队规模和业务复杂度来选择。在合适的场景下，微服务可以提高系统的可扩展性和团队的开发效率，但也会带来分布式系统的复杂性。
主要通过实践项目来学习新技术。喜欢阅读官方文档和技术博客，同时会关注业界的最佳实践。相信持续学习是后端工程师必备的能力。
AI 正在改变后端开发的方式，从传统的 CRUD 到智能化的业务逻辑。RAG、Agent、工作流编排等技术的应用场景越来越广泛，后端工程师需要了解和掌握这些新技术。