⚡ AI 应用实践场

基于 LLM 的智能应用
构建与部署

探索大语言模型在真实场景中的工程化应用——从文档理解到知识问答，用代码将 AI 能力落地为可用的产品。

system://ai-lab

➜ ai-lab --list-projects

✓ resume-assistant — 多格式简历解析 + 流式 AI 分析

✓ rag-knowledge-base — RAG 检索增强问答系统

➜ ai-lab --status

● model: qwen-plus (阿里云百炼)

● embedding: text-embedding-v3

● vector-db: Milvus (FAISS in-dev)

前端开发

Vue3 原生JS 响应式设计

后端服务

Node.js Express REST API

AI 工程

RAG Prompt工程 Embedding SSE流式

运维部署

Nginx PM2 Linux

📄

● 运行中

AI 简历助手

上传 PDF / Word 简历，AI 深度解析结构化信息，流式输出分析报告与针对性面试题。

多格式文件解析（PDF/DOCX → 结构化文本）
SSE 流式输出 + 中断恢复机制
前后端分离，Nginx 反向代理部署

Vue3 Node.js qwen-plus SSE

立即体验 →

🧠

● 运行中

RAG 知识库问答

上传文档（MD / TXT / PDF / DOCX），构建向量索引，基于语义检索 + LLM 生成精准答案。

支持 4 种文档格式解析（txt/md/pdf/docx）
Embedding 向量化 + 语义检索
RAG 管道：检索 → 重排序 → 生成

RAG Embedding 向量检索 SSE

立即体验 →

🚀

全栈独立交付

从需求分析 → 前端开发 → 后端API → 服务器部署，单人完成全流程

🤖

AI 应用落地

不是调 API 而已——RAG 架构设计、Embedding 选型、流式响应工程化

📚

快速学习构建

0 基础到上线两个 AI 应用，持续迭代中

系统架构

客户端层

Vue3 SPA · Markdown渲染 · SSE消费

服务层

Node.js/Express · 文件解析 · RAG管道 · Embedding向量化 · 语义检索 · Prompt工程

基础设施

Nginx反向代理 · PM2进程守护 · 阿里云百炼(qwen-plus / text-embedding-v3)

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