重要提示，这部分内容有一些是我修改的球友简历，放上来是为了方便大家参考，请不要相互传播，引起误会，大家参考学习就好了，后期有遇到不错的内容我也会更新上来，互帮互助，才能更进一步。

项目名称：派聪明 - 智能 RAG 知识库系统

写法 1：

项目介绍：派聪明是基于 RAG(检索增强生成)架构开发的企业级知识库系统，支持大文件分片上传、文档向量化处理和语义检索，实现了从文档管理到智能问答的完整流程，解决企业知识沉淀与高效利用的难题。

个人职责：

• 负责系统整体架构设计：主要运用了 Spring Boot、Spring Security、Spring Data JPA、MySQL、Redis、MinIO、Elasticsearch、Kafka 和 JWT 等技术栈，构建了模块化的分层架构，实现功能模块间的低耦合高内聚。
• 负责存储设计：通过运用 MySQL+Redis+MinIO+Elasticsearch 的多级存储结构，实现了文件元数据、对象存储、向量数据分离，设计了基于组织标签的权限模型，有效解决了数据访问控制与检索性能问题。
• 负责落地实现：通过引入模块化+异步化设计思路，让文件上传、处理、向量化和检索各环节解耦清晰，模块职责明确。有效提升了系统的可扩展性和可维护性。
• 进行性能调优：对文件分片上传、向量检索等关键环节进行压力测试和性能优化，检索响应时间从初始的 800ms 降低到 200ms，支持 TB 级文档存储和毫秒级检索。

难点/亮点：

• 多级权限控制：通过设计基于组织标签的多级权限模型，结合用户角色、组织归属和文件属性的权限过滤，实现了精细化的文档访问控制，确保敏感数据安全。
• 高性能文件处理：采用分片上传、断点续传技术，结合 Redis 缓存文件状态，MinIO 存储文件内容，实现了大文件的可靠上传，同时通过 Kafka 解耦实现文件异步处理。
• RAG 核心架构：实现了基于检索增强的 RAG 核心架构，通过 Embedding API 生成文档向量，使用 Elasticsearch 存储和检索向量数据，与传统关键词搜索相比提升检索准确率 40%以上。
• 检索增强生成：实现了基于检索结果的 Prompt 构建机制，整合文档内容与元数据（相关度、权限信息），提升大模型回复的准确性和可溯源性。
• 流式对话体验：基于 WebSocket 实现了流式对话响应，结合会话历史管理和上下文追踪，通过 DeepSeek API 提供的智能回复，形成完整 RAG 对话闭环。

写法 2：

项目介绍：实习或工作期间参与开发的基于 RAG(检索增强生成)架构的智能知识库系统，支持文档管理、语义检索和智能问答，解决部门内部知识共享与利用的难题。

个人职责：

• 参与系统架构设计：使用 Spring Boot、Spring Security、Spring Data JPA、MySQL、Redis、MinIO、Elasticsearch、Kafka 等技术栈，参与构建模块化的分层架构，实现系统各功能模块间的低耦合高内聚。
• 独立负责文件处理模块：设计实现了完整的文件处理流水线，包括分片上传、文件合并、内容解析和向量化环节。使用 Redis 缓存分片状态，MinIO 存储文件，Apache Tika 解析文档，通过 Kafka 实现异步处理，解决大文件上传和处理效率挑战。
• 主导 RAG 检索引擎开发：负责基于 Elasticsearch 实现混合检索引擎，结合向量相似度搜索和关键词匹配，设计多