技术栈
核心语言 & 基础
Java
C#
Python
JavaScript
HTML5/CSS3
Linux
后端 & 架构
Spring Boot
微服务
EF Core
Prism
MySQL
Redis
AI & 前沿技术
Langchain4j
Qdrant (向量数据库)
RAG 检索增强生成
Ollama
DeepSeek
OpenCV
Pcap4j
精选项目
一站式软件运维服务平台,深度融合 AI 技术,实现智能化运维管理。
- AI 运维助手 (RAG): 基于 Langchain4j + Qdrant 向量库 + DeepSeek 大模型,构建知识库问答系统,自动解答运维难题。
- 核心业务模块: 电场编号自动分配、供应商设备出厂预装管理、IP 地址自动化规划。
- 数据可视化: 服务请求实时看板,监控运维状态与效率。
专业级网络设备诊断桌面工具,支持多品牌、多型号交换机的深度检测。
- 视频扫码激活: 集成 OpenCV 计算机视觉库,实现摄像头扫描设备码快速激活功能。
- 网络深度分析: 基于 Pcap4j 进行底层数据包抓取与分析,支持网络质量、配置、端口诊断。
- 拓扑自动生成: 自动发现网络设备并生成可视化拓扑图。
高效的多源配置合规性检查工具,确保系统配置符合预设安全与规范标准。
- 多源支持: 支持本地文本文件、数据库内容、Linux 服务端文件的读取与解析。
- 规则引擎: 可自定义预设规则,批量执行检查并生成详细报告。
结合本地大模型 (Ollama) 的自动化 Linux 运维工具,大幅降低运维门槛。
- AI 自动化运维: 利用 Langchain4j 连接 Ollama 本地模型,理解自然语言指令并转化为 Linux 操作。
- 智能简化: 自动处理复杂的 Shell 脚本编写与执行,提供操作建议与风险预警。
- 安全加固: 针对常见安全漏洞进行自动扫描与修复建议。
关于我
我拥有 10 年 的软件开发经验,从传统的桌面应用到现代化的微服务架构,再到如今的 AI 应用落地,始终保持着对技术的热情。
目前专注于 后端技术领域 与 AI 工程化 的结合。在工作之余,我热衷于研究最新的 AI 功能(如 RAG、Agent)、阅读科幻小说以及参与开源社区贡献。我相信技术应当服务于人,让复杂的工作变得更简单。