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PROFILE / HUANG ZHIGAO

关于

专注大模型应用工程、Agent 与 RAG 系统,致力于构建可评测、可部署、可持续迭代的 AI 应用。

身份AI Engineer / 计算机技术硕士研究生郑州大学

状态 求职中 · Open to Opportunities

方向 AI Engineer / LLM Applications / RAG / Agent Systems

个人简介

黄志高,计算机技术硕士研究生,关注大模型应用工程、Agentic AI、RAG 与智能系统构建。

我重视从模型能力到工程系统的完整落地,实践方向包括知识库问答、Agent 工作流、MCP、Embedding 检索、模型评测和生产部署。

在工程开发方面,主要使用 Python 和 Java,具备 FastAPI、Vue、数据库设计、Docker、Nginx 和 Linux 服务部署经验。

我持续构建 ZGLab 个人 AI 工程实验室,探索如何将大模型能力转化为可靠的软件系统。

  • 大模型应用
  • Agent 系统
  • RAG
  • MCP
  • AI 工程化
  • 软件系统设计
01

Capabilities

技能结构

按智能系统、模型方法与工程基础设施组织的能力索引。

  1. 01

    LLM 应用工程

    专注大模型应用开发,具备 RAG、Agent、MCP、Embedding 检索和 AI 应用评测实践经验。

    • LLM
    • RAG
    • Agent
    • MCP
    • LangGraph
    • LangChain
    • Prompt Engineering
    • Embedding
    • Vector Retrieval
    • Reranker
    • Evaluation
  2. 02

    后端与系统开发

    熟悉 Python 和 Java 服务开发,具备 API 设计、数据库、实时通信和服务部署经验。

    • Python
    • Java
    • FastAPI
    • Spring Boot
    • WebSocket
    • MySQL
    • PostgreSQL
    • Redis
  3. 03

    前端工程

    具备现代 Web 应用开发能力,能够完成 AI 应用交互界面建设。

    • Vue3
    • Astro
    • TypeScript
    • JavaScript
    • Preact
  4. 04

    工程基础设施

    熟悉 Linux 环境、容器化部署和生产服务运维。

    • Linux
    • Docker
    • Nginx
    • Systemd
    • HTTPS
    • CI/CD
02

Timeline

时间线

项目、研究与工程实践中的关键节点。

  1. 2026.08

    ZGLab Personal Knowledge Assistant

    完成 RAG 知识库系统建设与生产部署,包含知识导入、检索评测、答案溯源和 Web 服务。

  2. 2026.07

    Agent Engineering Portfolio

    构建多个 AI 应用项目,探索 Agent 工作流、MCP 工具体系和自动化任务处理。

  3. 当前

    AI 应用工程持续迭代

    持续完善 RAG、Agent、MCP 和个人 AI 工程基础设施。

  4. 2025

    多模态挑战赛实践

    完成多模型融合与智能系统相关实践。