课程综合项目中担任小组负责人，负责需求拆解与任务分工，基于公开材料论文摘要构建信息抽取任务，使用Python调用大模型API并结合规则校验，抽取成分、工艺与性能字段。组织3人小组完成数据清洗、提示词方案对比与错误归因分析，在自建300条样本测试集上字段抽取F1达到0.86，输出可复现实验记录与课程报告，并总结出提示词迭代到评测反馈的闭环流程。

独立开发面向实验记录问答场景的轻量Agent，搭建文档切分、向量检索与答案生成链路，使用Python、向量数据库和开源嵌入模型，并加入引用溯源与置信度过滤机制。在自建120条问答测试集上，Top-3检索命中率约88%，回答均可追溯至原文片段；对比记录多种切分策略的效果差异，形成完整项目文档与演示材料，体现从真实数据到模型迭代的工程实践。