湖南鼎升软件科技有限公司专注医药行业信息化解决方案研发，本次实习分配至 Middle-platform-agent 智能体中台项目组，项目融合后端开发、数据库运维、向量检索、大模型应用等多类技术，与电子信息专业软硬件结合的培养方向高度契合。实习前期，企业导师带领全体实习生参观企业办公区，讲解公司发展历程、医药库存系统业务逻辑，拆解项目整体分层架构，明确 agents、rag、api、config 四大核心模块职能，同步统一 Git 协作、Trae 编辑器开发、数据库连接、向量库部署等标准化操作规范，为后续独立开发筑牢基础。
实习第一周以项目环境搭建与 RAG 底层框架开发为主。全体同学完成 GitHub 仓库克隆、Python 虚拟环境部署、Milvus-Lite、Whoosh 检索引擎等依赖安装配置，依托 Trae 编辑器搭建 APP-AI 知识库基础代码框架。大家分工完成输入预处理模块编写，针对空白关键词、超长文本、乱码符号等各类边界场景增加拦截校验逻辑；基于 BGE-M3 模型实现关键词 + 向量混合检索，设置置信阈值约束大模型输出，规避 AI 幻觉问题。同时完成知识库文档自动切片、批量向量化存储功能，设计时间戳快照机制实现知识库版本备份与回滚，通过 SQLite 数据表记录每一次版本变更信息。实操过程中，先后遇到向量库路径报错、端口占用、Git 远程拉取超时、检索匹配度不足等问题，同学们通过终端日志分步调试、核对配置文件、查阅技术文档逐一解决，熟练掌握代码排错、基础运维操作。
实习第二周转向业务接口开发、服务调优与医药业务知识库落地。一方面完成会话持久化、对话回滚功能开发，搭建完整 FastAPI 对外接口，涵盖问答交互、知识库版本管理、会话撤回三大功能，在接口层增加参数校验、越界拦截逻辑，修复回滚上下文残留、服务响应超时等缺陷；另一方面研读项目 yaml 配置模板，补全大模型密钥、向量存储、业务数据库连接等核心参数，启动 FastAPI 后端服务完成采购智能体全链路自测，结合医药 GSP 规范、供应商评级文档搭建专属业务 RAG 分类，实现合规风险自动识别。同时针对系统性能短板设计降级方案，向量服务异常时自动切换纯关键词检索保障可用性，运用异步并行调用优化大模型接口响应速度；课余同步学习 DataGrip 数据库工具，梳理库存业务数据表字段含义，练习 SQL 数据提取，整理标准化检索关键词素材库，完善知识库文本预处理流程。
实习期间全程采用小组协作模式，组员定期分享开发踩坑经验，针对数据库表关联、提示词优化、多智能体调度等难点共同研讨，企业导师实时跟进答疑，引导大家站在业务需求角度设计技术方案，摒弃只专注代码、忽略实际应用的开发思维。两周实习里，所有人完整跑通 “关键词检索 - 知识库匹配 - AI 智能分析 - 会话 / 知识库回滚” 全业务流程，熟练掌握 Trae 辅助编码、Git 版本管理、向量库运维、接口联调、数据库查询等企业级开发技能，清晰理解商用 AI 中台的分层运行逻辑，积累大量系统边界异常、服务启动故障的处理方案。
此次鼎升软件企业实习，让同学们跳出课本理论，近距离接触医药行业数字化真实项目，切实体会到企业软件开发严谨、协作、务实的工作标准。后续我院将持续推进校企实践合作，搭建更多一线研发实践平台，引导学子把专业知识转化为实操能力，不断锤炼人工智能、后端开发核心技能，以实践赋能专业成长。
文字 | 彭思涵
图片 | 企业行参与同学
编辑 | 吴小年
一审 | 罗晶晶 刘思琰
二审 | 袁伊德
三审 | 伍雁鹏
