课程项目中独立搭建金融指标问答原型：用Python与Pandas抓取清洗约200份公开研报文本，按语义切分后写入向量库，基于LangChain实现检索增强问答链路；设计20条覆盖指标定义与口径对比的测试问题，在本地环境对比纯LLM与RAG回答，人工评分口径下要点命中率由55%提升至80%；同时整理Prompt模板与失败案例分析文档，在课程答辩中完成演示与讲解。

校园数据分析竞赛中带领3人小组，用SQL从模拟电商订单库提取GMV、复购率等核心指标，Pandas完成缺失值处理与口径统一，产出可交互看板与结论报告；在1000条模拟样本上逐项核对指标计算逻辑，修正2处口径偏差并补充校验脚本；负责任务分工与进度检查，最终提交报告与现场演示，获校内二等奖。