01
FDE · AGENT DELIVERY
Agent 交付控制台
把业务目标、智能体流程、运行约束、验收用例、Trace（运行轨迹）和发布门禁放进同一个交付工作台。
- 可检查的 Agent 流程与模型/规则边界
- 12 个业务场景验收与一键回放
- 质量、时延、成本和风险共同决定发布
AI PRODUCT · DATA · DELIVERY
把业务问题， 做成可交付的产品。
这里不是知识点清单，而是一组可操作的 AI 产品。每个项目都从真实业务问题出发， 展示产品定义、工程约束、验收方法与完整交付闭环。
01 / SELECTED WORK
项目作品
公开页面使用虚构或脱敏数据，不连接真实密钥、数据库或内部系统。
02
LLM EVALUATION
LLM 质量与成本实验室
用数据集、评分器、模型对比和回归分析回答一个关键问题：候选方案是否真的值得上线。
- 规则评分、模型裁判与人工抽检组合
- 样本级对比和版本能力热力图
- 质量、成本、时延、安全统一门禁
03
GRAPH ENGINEERING
知识工程工作台
围绕高中物理内容，完成语料治理、本体设计、实体消歧、图谱质检与带路径引用的 GraphRAG 问答。
- 从资料入库到图谱版本发布的完整管道
- 本体、Schema 和实体关系质量治理
- 向量、图谱、混合检索三路可对比
EXISTING PRODUCTS
已有项目
04
AI 归因分析
将指标异常拆成可复算的因素贡献，再由模型补充业务语境，最终交给分析人员验收。 Demo 展示从异常发现、证据分层到结论审核的完整产品链路。
- 规则计算与模型生成分层，避免模型自由编造数字
- 每条结论都能回看因素贡献和明细证据
- 人工可采纳、退回或标记复核，形成质量闭环
02 / HOW I WORK
作品证明什么
先定义问题
先明确用户、原流程、成功指标和不可用边界，再决定是否需要模型。
拆清技术边界
区分确定性计算、数据检索与模型推理，让输出可解释、可回溯。
做出可验证闭环
把原型、反馈、审核和指标放在同一条链路上，让 Demo 不止停在聊天框。