家具智能检索与推荐系统

• 基于 CLIP 模型构建多模态向量嵌⼊引擎，结合 FAISS 实现千万级数据的毫秒级向量检索在，内测压测环境下完成检索性能
优化，接口 P95 延迟下降 25%~40%，固定并发下 QPS 提升 20%~35%。
• 基于 Qwen3-VL-8B ⼤模型完成图像理解与多模态推荐⽂案⽣成。构建领域专属 SFT 微调链路，使⽤ LoRA 对⻬业务Prompt 与 JSON 结构化输出。在离线评测集相对基座模型实现 JSON 可解析率提升 8~15 个百分点、关键字段合法率提升6~12 个百分点。
• 完成“数据清洗→训练→A/B 离线评测→合并权重部署”的闭环，⽀持通过环境变量切换模型版本与快速回滚，保障内测阶段稳定迭代。