z7
Go 后端开发方向。参与企业级 RAG 知识库问答系统与高并发即时通信系统建设，覆盖检索链路、长连接、消息可靠投递与缓存一致性等核心问题；熟悉 Go 并发编程、MySQL、Redis、RocketMQ，能配合 Vue3 完成后端接口设计与联调。
技术积累
CSDN · 程序员z7
查看主页- 个人独立运营技术博客 CSDN，平台累计分享 40 余篇技术博客，累计阅读量超 2 万
- 单篇最高阅读量达 1000+，吸引超 300 名开发者关注
专业技能
- 熟悉 Go 语言相关知识，如 slice、map 等数据结构，context、sync 等包的基本原理，掌握基本的并发编程能力
- 熟练使用 MySQL，熟悉 MySQL 的索引、事务、MVCC、日志等功能
- 熟悉 Redis 的持久化机制、主从复制原理以及淘汰策略，使用 Redis 实现分布式锁
- 熟悉消息队列 RocketMQ 的基本功能与使用场景
- 了解 Git 的使用，可以进行团队协作开发与代码管理
- 了解 HTML / CSS / JavaScript 前端三件套及 Vue3 框架，能配合后端完成接口联调
- 熟练使用 Trae、Claude Code 等 AI 智能工具，具备基础 Prompt 工程能力，能借助 AI 完成代码编写、Bug 排查与文档撰写，并通过项目规则配置实现编码规范化
项目经历
Saber 企业 AI 助手
Go 1.24 + Vue 3 + PostgreSQL + Milvus + Elasticsearch + DouBao基于 Go 构建的企业级 RAG 智能问答系统，面向企业知识库检索问答与多轮对话场景。系统围绕“文档解析入库、查询理解、双路并行召回、融合排序、答案生成、会话记忆”构建完整 RAG 链路，采用问题改写与多查询扩展、父子块回填、向量与关键词双路检索、RRF 融合排序与 LLM 精排等机制提升检索质量，并通过检索双路独立降级、摘要失败重试等容错机制保障系统稳定性。
- 对 Markdown 文档按结构边界递归分块，代码块整块保护、短块合并减少碎片化，并采用父子两级分块与 small-to-big 回填，兼顾命中精度与上下文完整
- 基于 LLM 实现查询改写与多查询扩展，消解指代、补全省略，扩大召回覆盖，Recall@5 提升约 14%
- 构建向量与关键词双路检索，通过两级 RRF 融合完成跨检索合并去重，再经 LLM listwise 精排、TopK 筛选，过滤低相关上下文，自建评测集 MRR@10 达到 0.85+
- 基于滑动窗口与会话摘要实现会话记忆管理，在保证长对话上下文连续性的同时降低 Token 消耗；摘要生成失败自动重试，不阻塞主流程
易脉通
gin + gorm + redis + MySQL + RocketMQ + WebSocket + WebRTC面向高并发即时通信场景的仿微信通信系统，覆盖单聊、群聊、联系人管理、多类型消息（文本 / 文件 / 视频）、离线消息与音视频通话等核心流程。系统围绕长连接管理、消息可靠投递、突发流量削峰、缓存一致性等问题进行设计，基于 WebSocket 长连接、RocketMQ 消息队列和 Redis 缓存机制提升高并发场景下的稳定性与处理效率。
- 基于 WebSocket 实现 Channel 消息服务器，通过多级有界缓冲、“先落库再推送”与应用层 ACK 机制，应对单聊与群聊的并发场景，保障消息的低延迟传输与可靠投递
- 引入 RocketMQ 消息队列，支持 Channel 与 RocketMQ 双模式切换：日常流量走内存 Channel 保证低延迟，高并发切换 RocketMQ，通过会话分区与顺序消息保证消息有序，并实现生产消费解耦、消息落盘与削峰填谷
- 引入 Redis 缓存消息列表、会话等热点读数据，通过“未命中回源写回、写库后删除缓存、过期时间兜底”三层策略保证缓存一致性，显著降低数据库压力
- 基于 WebRTC 点对点直播音视频数据，设计并实现信令服务器：以状态机管理“发起-接受-挂断”通话生命周期，通过忙线检测防止重复呼叫，并以四层兜底机制应对信令丢失与断网，保障通话状态不卡死，目前支持一对一通话