AI 算法工程师 · 某科技公司（占位，请替换）
负责大模型应用方向的算法与工程落地：主导 RAG 知识库问答系统从 0 到 1 建设，完成知识切片、向量检索与生成链路的全流程开发；参与模型微调与评测体系建设，将线上回答准确率提升至 90% 以上。
01. 关于我
你好，我是杨建国，一名 AI 方向的软件工程师。日常专注于大语言模型应用、RAG 检索增强、模型微调与 AI 系统工程化落地。
我习惯从工程视角思考算法问题：一个模型不仅要训练得好，更要服务得稳、迭代得快。因此在工作中我也持续打磨后端开发、容器化部署与性能优化方面的能力。
工作之外，我喜欢阅读前沿论文、写技术文章、折腾开源项目。如果你对 AI 工程化感兴趣，欢迎随时和我交流。
02. 技能
编程语言
AI / 机器学习
工程与部署
数据与工具
03. 工作经历
算法工程师 · 某互联网公司（占位，请替换）
负责 NLP 方向的算法研发：文本分类、信息抽取与语义匹配模型的训练与部署；搭建模型服务化框架，支撑日均百万级调用。
04. 项目作品
05. 近期文章
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从零搭建一个 RAG 知识库问答系统：核心链路与踩坑记录
记录一次 RAG 系统从 0 到 1 的落地过程：文档切片、向量检索、重排序与生成链路的完整设计，以及实际踩过的几个坑。
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我的 AI 工程化学习路线：从算法入门到系统落地
复盘自己从机器学习入门到大模型工程化的学习路径，整理出一条可操作的进阶路线，供 AI 方向的同学参考。