湖南大学硕士 · 三一副总（22级·新能源）
懂AI治理 · 懂工业场景 · 懂工程化落地
class IndustrialAIGovernance: def __init__(self): self.framework = "DAMA/DCMM" self.stack = ["KG-RAG", "Ontology", "Multi-Agent"] self.scenario = "新能源/流程工业AI" def bridge_gap(self, business, tech): # Translate business pain to AI solution return self.govern(business) + self.deploy(tech)
20年技术路径，从神经网络到大模型，但核心问题始终没变：如何让AI在真实业务中稳定地产生价值。
我专注于AI治理与工业智能，把 数据 → 知识 → 模型 → 应用 打通为可复用的系统能力。
衡量标准很简单：能不能提升效率、降低成本、减少风险。
从DAMA/DCMM框架出发，论证本体论在工业AI治理中的核心价值——没有本体论的AI治理只是空中楼阁。
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AI平台本体论如何打通RAG与数据治理——从数据分类分级到知识图谱构建，为企业AI落地搭建可治理的数据底座。
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企业级知识图谱RAG平台。四智能体（激进→保守→对抗→裁决）知识提取流水线+三路混合检索+指代消解（34项审计规则），生产级降级能力，Docker化企业部署。时间节省约90%，实测准确率98%以上。
端到端企业级微调大模型私有化部署方案。从vLLM/sglang推理加速、LoRA/QLoRA微调到Milvus向量数据库集成，结合Ollama/MCP/CodeBuddy实现自动化运维。相比调用外部API，成本降低约90%，推理速度提高3倍。
基于本体论的Multi-Agent数据处理流水线，实现知识提取、清洗、对齐、存储的全流程自动化。DAMA/DCMM框架指导下的数据治理落地实践。
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