AI 客服语音交互系统
打通 ASR → RAG → LLM → TTS 全链路，以混合检索与 Rerank 将知识命中率从 72% 提升至 89%。
Available for AI application roles
把 AI做成产品。
你好，我是魏卓航，一名专注 RAG、Agent 与大模型工程化的 AI 应用开发工程师。我喜欢把不确定的模型能力， 变成可靠、可评测、可交付的业务系统。
与招聘预沟通助手对话 →PythonFastAPILangChainLangGraphRAGAgentHybrid SearchRerankMCPPostgreSQLDockerNext.js
Selected work · 2025—2026
把复杂链路，做成可靠系统。
从数据治理、知识检索到多步骤 Agent 编排，我关注的不只是模型效果，也包括稳定性、响应速度与业务成本。
内容运营 Agent
基于 LangGraph 编排多节点工作流，支持状态恢复与异常重试，整体稳定性达到 99.5%。
AI 能力中台
以 MCP Server 与 LLM Gateway 统一模型、检索和工具调用，已接入 4 个核心 AI 业务。
直播切片 Agent
构建浏览器轻量化与后端 Pipeline，完成长视频的转写、分析、评分和批量切片建议。
Grounded AI assistant
不只浏览，直接问我。
这是面向招聘方的预沟通助手，会依据公开资料介绍候选人的经历、 成果与岗位匹配度，不代替候选人完成面试。