SOLARSEPTEMAI
SOLARSEPTEM
5 年 + NLP 算法研发经验，3 年 + 大模型算法实战。从医疗知识图谱到金融 AIGC 审计报告生成，深耕 LLM 应用开发、RAG、Agent 工作流落地。
具备 LLM 应用开发、微调训练、推理部署及 RAG/Agent 工作流全栈能力。开源 SolarSeptem AI 平台，构建企业级 Agent 基础设施矩阵。
LLM大语言模型
RAG检索增强生成
MCP模型上下文协议
AGENT智能体系统
SKILLAgent 技能系统
GRAPH知识图谱 / LangGraph
工作
经历
5 年 + NLP 算法研发经验，3 年 + 大模型算法实战，横跨金融与医疗领域。
2023.12 — 至今
北银金融科技有限责任公司
NLP 算法工程师 · 金融
- 01审计 AIGC 报告生成 — 大模型 Agent 实现银行专项审计报告自动生成，分钟级交付，合规率 99%
- 02AI 投贷后管理 — Text2SQL 准确率 95%，RAG 问答准确率 98%，小时级流程压缩至秒级响应
- 03璇玑 DataAgent (ChatBI) — 自然语言交互数据分析平台，入选青年创新工作站优秀案例
2023.04 — 2023.11
北京银联信科技股份有限公司
NLP 算法工程师 · 金融
- 01制度助手 (RAG 问答) — 4 维度测试准确率 94%，企微上线使用人数达 700 人
- 02智能尽调系统 — 检索准确率 95%，协同引擎准确率 92%，入选 2025 数字金融创新案例
- 03LLM 端到端部署 — vLLM 推理优化、模型量化、吞吐优化
2020.05 — 2023.01
北京慧医明智科技有限公司
NLP 算法工程师 · 医疗
- 01医疗知识图谱 — 以疾病为中心构建医药领域知识图谱，意图识别准确率 95%
- 02关系抽取 — BERT+TPlinker 模型 F1 达到 88%，为知识图谱问答提供支撑
- 03命名实体识别 — BERT+CRF 模型 F1 达到 94%，支持疾病、药品、症状等实体识别
AGENTREACTSKILLMEMORYGRAPHWORKFLOWGATEWAYPROMPTRAGMCPTEXT2SQLEMBEDDINGVECTORFINE-TUNINGQUANTIZEDEPLOYPyTorchTransformersLangChainLangGraphDSPyvLLMDeepSpeedLoRANeo4jQdrantFastAPIRustNext.jsDockerKubernetesAGENTREACTSKILLMEMORYGRAPHWORKFLOWGATEWAYPROMPTRAGMCPTEXT2SQLEMBEDDINGVECTORFINE-TUNINGQUANTIZEDEPLOYPyTorchTransformersLangChainLangGraphDSPyvLLMDeepSpeedLoRANeo4jQdrantFastAPIRustNext.jsDockerKubernetes
SolarSeptem
AI 平台
从零构建企业级 AI Agent 基础设施，覆盖网关、框架、记忆、工作流、提示词工程五大核心支柱。
01
SeptGate
AI 模型网关
纯 Rust 实现的企业级 LLM 网关，支持 5 家 Provider（OpenAI、Claude、DeepSeek、Ollama、Groq），提供 OpenAI↔Claude 协议双向转换、智能路由引擎、5 阶段插件流水线、内容安全护栏。
RustaxumWASMLLM
13 Crate · 5 Provider源码
// SeptGate
septgate/
├── septgate-core# 共享类型与 trait
├── septgate-adaptors# 5 Provider 适配器
├── septgate-router# 智能路由引擎
├── septgate-guardrails# 内容安全护栏
├── septgate-mcp# MCP 协议实现
├── septgate-wasm# WASM 插件系统
├── septgate-server# axum HTTP 服务
├── septgate-auth# 认证与授权
├── septgate-cache# 多级缓存层
└── septgate-store# 持久化存储
02
SolAgent
生产级 Agent 框架
采用窄腰架构设计，schema/ 层为纯 Pydantic 数据模型。提供 7 种 Agent 模式、5 级权限引擎、4 种多 Agent 协作模式、6 种沙箱后端。
PythonPydanticAgent沙箱
7 模式 · 6 沙箱源码
// SolAgent
solagent/
├── schema# 窄腰：纯 Pydantic 数据模型
├── agents# 7 种 Agent 执行模式
├── skills# 可插拔技能系统
├── sandbox# 6 种沙箱后端
├── guardrails# 安全护栏与校验
├── knowledge# 知识检索与记忆
├── llms# 多模型适配层
├── mcp# MCP 协议实现
├── services# DI 容器与服务编排
├── events# 事件总线
├── domain# 领域模型
└── core# 核心引擎
03
SeptMuse
Agent 记忆系统
三维正交架构：内容类型 × 存储形态 × 横切关注点。支持 5 种记忆类型、混合检索 RRF 融合、遗忘曲线、元认知自调、因果链推理。
Python向量检索图数据库记忆
5 类型 · RRF 融合源码
// SeptMuse
septmuse/
├── content_types# 5 种记忆内容类型
├── storage# 持久化与向量存储
├── schemas# Pydantic 数据模型
├── api# RESTful API 入口
├── orchestration# 记忆编排与检索
├── prompts# 提示词模板
├── providers# 存储后端适配
└── sync# 记忆同步机制
04
SeptOrbit
低代码工作流平台
基于 Langflow 深度定制，199+ 预置组件、React Flow 可视化画布、图执行引擎、SSE 实时监控、人机交互节点、版本管理。
GRAPHReact FlowFastAPI可视化
199+ 组件 · SSE 实时源码
// SeptOrbit
septorbit/
├── graph# 图执行引擎
├── components# 预置组件库
├── services# 业务服务层
└── events# 事件流处理
技术栈覆盖
NLP/RAG/LLM/AGENT/MCP/DEPLOY
从自然语言处理到大语言模型，从检索增强到智能体编排，构建端到端 AI 工程能力。