01AI × 行业RAG 工程造价问答系统
处理 17 份规范定额、6824 页内容，构建可追溯的工程问答链路。
AI / PRODUCT / FIELD WORK
把复杂问题，
做成可交付的 AI 产品。
我是雍龙，一名面向大模型研发与 AI 产品工程的实践者。擅长把 Agent、RAG 和真实行业场景连接起来，让想法可以被验证、被使用、被交付。
大模型研发工程师 · AI 产品工程师 · 实习造价工程师
2026 届专业成绩 2 / 61
YONGLONG HUANGAI / BUILDER
RAG01
SHIP IT02
FIELD NOTES03
/ 00
用结果证明能力，
用现场理解问题。
3AI Agent / RAG
完整项目
完整项目
200%检索速度提升
RAG 系统
RAG 系统
58万㎡+建筑工程
实践面积
实践面积
SELECTED WORK
把能力放进真实问题里。
不是展示技术名词，
而是展示我如何把事情做完。
01AI × 行业
02AI × 产品全球态势监测平台
面向科技、金融、商品、能源等领域，围绕事件发现、告警协作与报告生成搭建 Agent 闭环。
03AI × 数据全球股票量化分析系统
支持股票研究、因子分析、期权定价、策略回测与风险审计，打通数据、工具与报告生成。
THE DIFFERENCE
懂模型，
也懂现场。
我从工程造价实践出发，逐步把兴趣和能力迁移到大模型与 AI 产品。这个交叉背景让我关注的不只是“模型能不能回答”，而是结果是否准确、证据是否清楚、流程能否被团队真正采用。
了解我的路径01
Agent / RAG
覆盖 LLM 应用架构、LangChain 与 RAG，从清洗、切片、向量化到检索、重排与评测，构建可追溯链路。
02
产品交付
用 JTBD、PRD、Figma、墨刀和流程图把需求收敛为可研发、可验证、可交付的产品。
03
行业现场
在越秀建设科技参与机电造价项目，覆盖给排水、电气、智能化、泛光、消防与通风等真实场景。
FIELD NOTES
一条持续迭代的路径。
学习不是堆叠经历，
是不断找到更好的问题。
2023 — 2025
专业学习与国家奖学金
工学本科，成绩排名 2 / 61；获得 2023、2025 年国家奖学金，并持续训练结构化解决问题的能力。
2025 — 2026
进入真实工程现场
2025.07-2026.06 在广州越秀建设科技有限公司参与机电造价项目，理解真实交付边界。
NOW / NEXT
把 AI 变成可用的产品
面向大模型研发与 AI 产品工程，继续用 Agent、RAG 与工程现场经验连接真实需求。
LATEST FIELD NOTES
把经验写下来，下次更快。
/ 04OPEN TO GOOD PROBLEMS