简历
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7 分钟

庄晓朗｜个人简历

基本信息

教育背景

电子科技大学｜信息与软件工程学院

软件工程（A+）｜GPA：3.52 / 4.00

  • 英语能力：CET-4（544）、CET-6（455）
  • 主修课程：程序设计与算法基础、计算机组成原理、计算机网络、数字图像处理、操作系统原理与实践
  • 荣誉：电子科技大学校级社会实践个人之星、校级优秀志愿者等奖项

实习经历

北京天润融通科技股份有限公司成都分公司｜Java 开发实习生

2026.01 – 2026.07

  • 参与电话语音助手链路开发，打通“电话语音输入 → ASR 语音识别 → LLM 生成回复 → TTS 语音播放”的完整流程。
  • 参与企业知识问答系统设计与迭代，完成 FAQ 语义匹配、RAG 混合检索、文档解析、知识库管理及召回效果测试等功能。
  • 负责 OpenClaw、wechat-cli 等新技术的搜寻、调研与实践；根据业务需求使用 Dify 构建多个工作流与智能体。
  • 撰写调研报告、使用指南等技术文档，沉淀 AI 应用实践经验。

实习记录：查看博客记录

项目经历

企业知识问答与 RAG 检索控制台

2026.04 – 2026.07

技术栈：React 18、TypeScript、Vite、Node.js、Express、PostgreSQL、Weaviate、Docling、SSE

项目地址：GitHub 仓库

项目文章：企业知识问答与 RAG 检索控制台

项目介绍：面向企业产品说明书和 FAQ 问答场景，开发集知识库管理、文档处理、问答与召回测试于一体的网页控制台。

  • 设计并实现 FAQ 问答模型模式与 RAG 模式两条独立链路。FAQ 模式通过 LLM 对用户问题与 FAQ 列表进行置信度匹配并返回 Top-K 候选；RAG 模式通过检索、排序返回高相关答案。
  • FAQ 模式平均返回时间约 1.5 秒、召回度约 96%；RAG 模式平均返回时间约 1.2 秒、召回度达 100%。实际表现受模型、数据集和运行环境影响。
  • 构建 RAG 混合检索链路：Embedding、Weaviate 向量召回、关键词 n-gram 召回、RRF 结果融合与 Rerank 精排。
  • 通过 Docling 与可配置视觉语言模型处理 PDF、DOCX、HTML 等文件，支持生成标准问法和相似问法，并导入 FAQ 或 RAG 知识库。
  • 使用 PostgreSQL 存储 FAQ、知识库配置、召回测试、运行参数和日志；使用 Weaviate 存储 RAG 向量索引。
  • 通过 SSE 流式返回 LLM 匹配过程、文档提取过程与系统日志，便于观察模型执行步骤和定位异常。

电话语音助手与实时转写系统

2026.04 – 2026.07

技术栈：Go、Asterisk、Docker Compose、SIP、ASR、OpenAI 兼容 API、TTS、PowerShell

项目地址：GitHub 仓库

项目介绍：在 Windows 和 Docker 环境中搭建本地电话语音系统，整合 Asterisk 电话交换、实时语音识别、大模型问答与语音合成能力。

  • 配置多个 SIP 分机、IVR 入口、按键转接、回声测试和机器人分机，实现分机注册、互拨及电话机器人接听。
  • 使用 Go 开发语音处理后端，监听通话产生的 .sln16 音频文件，按新增内容进行增量转写并实时写入 Markdown。
  • 在识别到完整语句后调用 OpenAI 兼容大模型接口生成回复，再通过 TTS 生成 WAV 音频，并由 Asterisk 在当前通话中自动播放。
  • 通过预加载 ASR 模型与使用本地 TTS 模型，将原本约一分钟的等待时间缩短近三分之一。

智能体与 AI 工作流实践

  • 熟练使用 Dify、Coze、OpenClaw 等 AI 应用，了解 Skill、工具调用、上下文管理及智能体工作流开发方案。
  • 使用 Cursor、Trae、Codex、Claude 等编程工具辅助项目开发与技术验证。
  • OpenClaw 相关实践：查看 GitHub 仓库

专业技能

  • 熟悉 OpenAI 兼容 API 调用、Prompt Engineering、结构化输出、模型流式调用与上下文管理。
  • 熟悉 RAG 链路开发，包括 Embedding、向量召回、关键词召回、RRF 融合、Rerank、向量索引构建及检索参数配置。
  • 熟练使用 Java 及常用框架进行后端开发，熟悉 MySQL、Redis、RocketMQ、Weaviate 等数据存储工具与中间件。
  • 理解数据库事务、锁机制、索引优化、缓存、持久化与分布式锁等常见问题。
  • 熟悉 Python、JavaScript、Go；具备 React、TypeScript、Express、Docker 与文档处理流水线实践经验。
  • 熟悉常见数据结构、计算机网络与计算机组成原理。