Leo

代表作品 / 项目

• Tea_rag_agent⭐ 11项目基于 RAG + Agent 架构，将中国茶知识（六大茶类、冲泡参数、茶文化、风味术语）向量化存储，通过混合检索 + 重排序精准召回，再由 LangGraph ReAct Agent 自主决策调用工具，最终通过 LLM 生成个性化回答。前后端分离，已部署至阿里云 ECS 并可通过公网访问。
• WorkFlow_mvp⭐ 1
• rag_mcp_server⭐ 1感知 RAG MCP 服务 —— 不只是把文档检索结果丢给 AI，而是告诉 AI 每个结果从哪来、有多可信、用了什么策略。通过 MCP 协议暴露完整的混合检索管线（稠密向量 + BM25 关键词 + RRF 融合 + CrossEncoder 重排序），3 行 JSON 配置即可为 Claude Desktop、Cursor、Cline 等任何支持 MCP 的 AI 应用接入高质量知识检索。无需写 LangChain 胶水代码，无需管理向量库连接——入库、检索、重排序全部开箱即用。
• LangGraph-Smart_Search_Assistant⭐ 1基于 LangGraph 工作流的 AI 智能搜索助手，支持实时互联网搜索与推理
• Cheer-Beep⭐ 1