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赵公勇 · 把 AI 应用从 Demo 带到能用
全栈开发工程师。日常在做的事:把大模型接进真实业务系统,处理那些文档里不会写的边界——标签体系、工作流编排、数据口径、部署与备案。
在做的事
AI 建设标签智能体
Agent三个独立智能体(标签数据分布 / 标签相似度 / 标签新建)由 Chatflow 统一入口调度,基于 MCP 读取 2700+ 条标签配置,输出带 DAG 可视化的推理链。
状态:迭代中
Lakehouse 数据平台
DataTrino + PostgreSQL + MinIO + Hive Metastore 的本地湖仓环境,用 Docker 编排,走「配置 → 重启 → 验证」的固定节奏。
状态:长期维护
文章
标签体系的相似度计算:为什么向量检索不够用
2700 条业务标签做去重与合并时,纯向量召回会把「近义不同义」的标签判成重复。记录一次分层阈值的调参过程。
整理中
Chatflow 里的意图识别:三个分支怎么分才不互相抢
同一句话既能理解成「查标签」,也能理解成「建标签」。把识别逻辑从提示词挪到节点编排之后,误分率的变化。
整理中
一台 2C2G 的阿里云,装下一整个技术博客
不买建站产品,用 nginx + 静态站点 + acme.sh 自建,含备案合规、证书续期与带宽受限下的性能取舍。
整理中
技术栈
Python / FastAPI
TypeScript
Vue 3
React / Next.js
Node.js
PostgreSQL
MySQL
Trino
Docker
Nginx
Linux
LLM 应用编排
MCP
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主站 aozhanmatu-aicode.com
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