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数字化社区物业管理系统

项目背景
针对传统物业流程冗余、信息不对称等痛点，构建一套集住户服务、内部审批于一体的数字化管理平台，实现物业办公由“纸质化”向“线上化”转型。
项目职责
•主导数据库的设计与实现，保障数据结构的合理性
•完成后端基础架构搭建与前端页面功能模块的开发
•领导前后端团队完成API接口对接调试，保障数据交互稳定
解决方案
•采用MySQL数据库，结合业务场景与性能需求设计符合第三范式的数据结构
•后端基于Django框架搭建核心业务逻辑层，前端使用Vue框架实现考试发布、答题、成绩查看等可视化页面
项目成果
•保障数据查询的高效与准确，支持系统稳定运行
•通过前后端技术协同，保障平台基础交互功能稳定，为小区住户提供便捷的数字化服务渠道

高并发电商后台系统

项目背景
基于 Django + DRF 构建的高性能、高可用电商中台，支持多端接入，承载用户认证、商品管理、订单支付等核心业务。
项目职责
•架构设计：采用 DRF 搭建 RESTful 架构，基于 JWT 与 RBAC 模型实现权限体系，通过 Redis 缓存权限数据实现鉴权接口“零数据库查询”。
•高并发处理：设计 Redis 分布式锁 + 数据库行锁 双重防超卖机制，确保 500 并发下单场景下逻辑零误差。
•性能优化：引入 Local Memory + Redis 两级缓存 策略，将商品列表响应从 8s 降低至 45ms。
•异步任务：利用 Celery 延迟任务取代传统扫表，实现订单 30 分钟精准超时取消，并通过幂等设计保障任务可靠性。
项目成果
•吞吐量提升：500 并发压测下，下单 TPS 较纯行锁方案提升 5.5 倍。
•承载力飞跃：商品列表 QPS 从 120 提升至 3800+，极大地增强了系统在高频访问下的稳定性。
直播间 AI 智能助手（Agent）项目
•项目背景
针对美妆直播高并发、高重复性咨询痛点，构建基于 大模型 (LLM) 的智能驱动系统，实现弹幕实时解析、意图识别及主播话术动态推送。
项目职责
•智能问答架构设计：基于 RAG (检索增强生成) 技术构建核心问答引擎，实现毫秒级意图识别，自动化处理 70% 以上的重复性咨询。
•实时决策辅助系统：开发主播端智能看板，实时分析弹幕语义并关联商品知识库，自动推送最优促单话术与功效提醒。
•结构化知识库工程：搭建支持成分、功效及适用人群的自动化导入系统，确保大模型输出的专业性与实时动态更新。
项目成果
•转化效率双提升：主播信息查找时间减少 60%，直播间平均停留时长提升 25%，转化率同比提升 18%。
•运营成本显著下降：智能问答覆盖率超 85%，单场直播咨询处理率达 99%，单直播间客服配置缩减 50%。
•用户体验优化：通过毫秒级自动响应，因回复延迟导致的用户流失率大幅降低约 40%。