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1. eqiai 企业级微服务平台 2024.09-至今｜Java高级研发工程师
项目介绍：企业级 AI 服务平台，覆盖智能开票、RAG 知识库问答、Agent 任务编排等模块，重点在复杂流程闭环、三方对接稳定性与工程化能力沉淀。

项目技术：Java 17、Spring Boot 3.3.4、Spring Cloud Alibaba、Nacos、MyBatis Plus、Redis、RabbitMQ、Spring Security、MySQL、XXL-Job、Docker、Swagger/Knife4j

我的角色：后端核心研发 / 模块 Owner，独立负责 invoice、expert、agent 三个模块的需求梳理、接口与表结构设计、核心功能开发、联调上线与线上问题闭环。
项目难点：链路长、外部依赖多（税局/三方开票平台/AI 服务/腾讯云 IVH），异步回调不稳定且存在超时、状态一致性与可追踪性问题，需要通过幂等、状态机、重试补偿与可观测手段保障最终一致性与可运维。
Invoice（智能开票）：落地 OCR 识别 → 税局登录 → 校验/提交 → 异步轮询 → 文件下载 → 回调/通知全流程；用 Redis 管理登录态与关键状态（TTL + 幂等 Key + 状态机）避免重复提交与状态错乱，提升流程稳定性与可追踪性。该链路虽为低频业务，但流程长、外部依赖多，对正确性与稳定性要求高。
异步与最终一致性：针对第三方异步结果延迟/失败，采用“任务表 + 状态机 + XXL-Job 轮询 + 重试/补偿”保证最终一致性；异常可追踪可恢复，降低人工介入成本。
Expert（RAG 知识库机器人）：Java 侧业务编排 + Python 侧向量化/推理（OpenFeign 调用）；设计学习状态机（未学习/学习中/已学习/遗忘中），实现多轮对话上下文拼接、会话隔离与聊天记录持久化。知识库文档/附件规模约10 份，面向早期客户试点场景，重点在能力可交付、可维护、可扩展。
Agent（腾讯云 IVH）：实现 HMAC-SHA256 签名鉴权与公共参数封装；数字人视频异步生成+进度轮询；“声音克隆”多步骤流程状态持久化支持断点续传，降低长流程失败的人工介入成本；封装 @MqttTopicListener 注解驱动订阅框架，统一管理 MQTT Topic 订阅。
交付与沉淀：在低频但高风险、外部依赖多的场景下，将开票/AI/三方调用链路工程化为“可追踪、可重试、可补偿”的闭环；沉淀签名鉴权、任务轮询、状态机流转、异常降级等通用能力，提升后续同类需求的交付效率与可维护性。
稳定性与排障：针对 AI 接口偶发超时与三方调用不稳定，增加超时捕获、降级提示、日志埋点与任务重试机制；统一封装签名 URL 生成规避时间戳有效期导致的调用失败，保障线上稳定。
2. 物流智能查询平台（AI 平台 + 企微机器人）2025.09-2025.12｜Java后端开发 / AI 应用集成
项目介绍：面向物流/关务业务场景的智能查询平台，接入 AI 平台并对接企业微信机器人，为企业内部用户提供统一的智能问答与信息查询入口。系统支持 HS 编码、税率、政策信息、物流相关知识等多场景查询，提升业务人员查询效率和信息获取准确性。

项目技术：Java、Spring Boot、MySQL、Redis、HTTP API、企业微信机器人、Dify（AI 平台）、DeepSeek、爬虫/数据采集、知识库

参与物流智能查询平台后端能力建设，负责业务接口设计、查询流程串联及核心功能开发。
对接企业微信机器人，实现消息接收、查询处理、结果回传等核心交互流程，打通企业内部智能查询入口。
参与 AI 平台接入，结合业务场景完成问答查询流程编排，支持 HS 编码、税率、政策及物流信息等多类查询需求。
参与多源数据整合与结构化处理，支撑查询结果统一输出，提升系统可用性与扩展性。
配合完成接口联调、问题排查及功能优化，保障机器人查询链路稳定运行。
将 AI 平台能力与企业微信办公场景结合，推动智能查询能力在企业内部真实业务中落地。
支持 HS 编码、税率、政策、物流信息等多场景统一查询，减少人工咨询与重复检索成本。
通过机器人方式降低使用门槛，提升业务人员获取信息的效率与体验。
参与业务查询链路与接口能力建设，增强系统后续扩展和接入能力。
3. 小星星AI陪练 2021.01-2024.06｜Java开发
项目介绍：面向钢琴学习场景的智能陪练产品，支持日常练习、结果反馈与学习闭环。

项目技术：Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba、Gateway、Nacos、Redis、Sentinel、Seata、Redisson、Elasticsearch、ELK、SkyWalking、Swagger、Jenkins、Docker、Vue、Element UI、MySQL

参与核心需求评审，制定技术落地方案，推动业务闭环实现。
参与数据库设计、表结构设计及 SQL 优化，解决慢 SQL 问题。
负责支付、曲谱搜索等核心功能开发。
引入 Elasticsearch 实现曲谱搜索、高亮检索，提升搜索命中效果和查询性能。
整合 Redisson 分布式锁与延时队列，解决并发处理和延时消息场景。