基于检索-生成混合架构构建领域问答系统。使用Elasticsearch构建FAQ检索库，结合T5模型进行答案生成。采用BM25与Dense Passage Retrieval双路召回，在1000+问答对上实现Top-3召回率92%。使用PyTorch Lightning训练生成模型，与后端工程师协作部署为RESTful API。结果：系统在内部测试中回答准确率86%，响应时间低于800ms。

针对工业质检场景设计异常检测模型。使用ResNet-50作为特征提取器，结合自编码器重构误差进行异常定位。在5000张标注样本上训练，通过数据增强和Focal Loss缓解类别不平衡。使用TensorFlow和OpenCV实现预处理与模型推理，与产品团队协作定义异常等级阈值。结果：模型在测试集上AUC达0.95，误检率控制在3%以内。