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奇哥

AI 应用开发实习生 / 全栈开发实习生(AI方向)
聚焦 AI 应用开发方向,持续关注大模型、Agent、自动化工作流等新兴技术,擅长使用 Next.js、Supabase、OpenAI API 等技术,将需求分析、模型接入、系统开发与部署上线串联成完整产品闭环。对 AI 技术落地有持续投入,重点关注真实业务场景中的可验证性、可维护性与产品化能力。
📱 13160051916
📧 qiduan332@gmail.com
💻 GitHub:github.com/qd-maker
🌐 项目 Demo 待补
🎓 南京工业职业技术大学(本科)|网络工程|2028届

项目经历

保险场景 RAG / 产品信息结构化提取系统

Next.js / TypeScript / Supabase / PostgreSQL / pgvector / OpenAI API / Tailwind CSS | Demo:insurance.heyqi.xyz

面向保险产品查询与信息提取场景,基于条款知识库实现保险产品信息的结构化抽取与可追溯展示,支持产品选择、混合检索、字段级引用、缓存与健康检查,并完成线上部署。

  • 负责项目需求定义与系统方案设计,明确系统定位为结构化信息提取系统,而非开放式问答机器人。
  • 负责前后端一体化开发,完成产品选择、结果展示、API 路由等核心模块。
  • 设计并实现混合检索链路,结合精确匹配与语义检索,降低跨产品信息污染。
  • 实现结构化信息抽取与字段级引用展示,提升结果可验证性与可信度。
  • 引入缓存、健康检查、日志与基础评估脚本,增强系统可维护性与上线能力。
  • 完成项目部署、联调与线上 Demo 搭建,形成可访问的 AI 应用原型。
亮点 1:用受约束的 UI 输入替代部分拒答逻辑,降低系统复杂度并提升稳定性。
亮点 2:聚焦字段级可追溯,更适合高可信业务场景的信息展示需求。
亮点 3:构建检索—抽取—展示—评估—运维的完整工程闭环。
亮点 4:支持线上访问与接口调用,具备基础服务化能力。

Quorum / 多模型协作式 AI 对话与共识生成平台

React / TypeScript / FastAPI / Supabase / PostgreSQL / SSE | Demo:quorum.heyqi.xyz

面向 AI 对话与多模型协作场景,构建支持单模型聊天、多模型并行讨论与共识生成的全栈应用,支持用户认证、会话历史管理和流式响应。

  • 负责前后端架构设计与实现,完成 React 前端、FastAPI 后端及 Supabase 数据存储的集成。
  • 实现单模型聊天与多模型讨论两种交互模式,支持并行讨论轮次与共识输出。
  • 设计会话与消息存储结构,支持用户隔离、历史记录与状态持久化。
  • 基于 SSE 实现流式响应,提升多轮交互的实时反馈体验。
亮点 1:从普通聊天扩展到多模型协作讨论与共识生成,体现对 AI 产品交互形态的探索。
亮点 2:支持用户认证、历史记录和会话级数据隔离,具备完整应用闭环。
亮点 3:覆盖前端交互、后端接口、数据库和流式通信,体现全栈实现能力。
亮点 4:持续关注多模型协作、Agent 与 AI 产品化方向,具备较强的新兴技术学习与落地意愿。
版本:AI 应用开发中文单页简历
说明:黄色占位字段需要你补全真实联系方式 / 学校 / 链接