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保持好奇，
动手创造

AI 应用工程师 / 全栈开发 · 专注 RAG 检索增强生成、网络数据工程与大模型应用落地

qcyjhf.py
class Developer: # 保持好奇，动手创造 def __init__(self): self.name = "qcyjhf" self.role = "AI 应用工程师" self.stack = ["Python", "TypeScript", "LangChain", "RAG", "DeepSeek", "Streamlit"] self.focus = ["数据工程", "网络爬虫", "LLM 应用"] def build(self): return "🚀 Let's go!"
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🔬 技术方向

在数据、大模型与开放网络的交汇处做工具。从 RAG 检索增强生成管线，到大规模网络爬虫与数据工程，持续探索技术落地的可能性。

🎯 当前专注

RAG 系统的工程化实践、网络智能采集，以及让大模型真正落地到实际调试与分析场景——从 Demo 走向生产，从网页走向知识。

Python TypeScript LangChain RAG DeepSeek Streamlit 网络爬虫 数据工程 ChromaDB FastAPI
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logsage

LLM 研发日志智能分析助手。基于 RAG + DeepSeek + Streamlit，将调试日志构建为本地向量知识库，支持自然语言问答与自动周报生成。

RAGDeepSeekStreamlitChromaDB

spider · douban

网络数据采集与智能处理管线。面向开放网络的数据获取、清洗与结构化，结合爬虫工程与 LLM 进行内容理解与信息提取。

Python爬虫LLM数据工程
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