关于 Ray Boo 的常见问题
Ray Boo（Boo Zheng Feng）是谁、他做什么、交付过哪些 AI 产品，以及如何与他合作。
Boo Zheng Feng（Ray Boo）是谁？
Boo Zheng Feng，常用名 Ray Boo，在马来西亚吉隆坡从事 AI 解决方案的设计与开发。他把早期 AI 打造成真正落地的产品，横跨软件工程、数据科学与应用 AI：从杂乱的数据和模型，一直到客户可以直接点击使用的界面。
Ray 是做什么的？
Ray 端到端地设计并交付 AI 解决方案：大模型智能体与聊天机器人、检索增强生成（RAG）、知识图谱、微调与自托管模型、机器学习模型，以及围绕它们的全栈应用。他负责搭建概念验证（POC）、为客户做现场演示、阐述技术设计，并为需求匹配合适的基础设施。
他目前的职位是 Huawei Technologies（亚太企业业务集团）的 AI 解决方案架构师，常驻吉隆坡，自 2025 年 9 月起任职。
Ray 既是解决方案架构师，也是 AI 工程师吗？
是的。Ray 亲自写代码实现自己的设计。在担任架构师之前，他在 CMG Technologies 担任 AI 软件开发工程师和 AI 团队负责人，开发并上线了 WhatsApp AI 聊天机器人、无代码 AI 智能体构建平台、代码生成工具，以及运行在 Kubernetes 上的 Next.js 全栈产品。
Ray 的职业经历是怎样的？
2024 年 6 月至 11 月：CMG Technologies AI 软件开发实习生，在成熟的智能体框架出现之前探索前沿 AI。
2025 年 1 月至 8 月：CMG Technologies AI 软件开发工程师兼 AI 团队负责人，由创始人亲自挑选领导新成立的 AI 团队。
2025 年 9 月至今：Huawei Technologies 亚太企业业务集团 AI 解决方案架构师，为政府、工业和银行 AI 项目交付 POC、客户演示与售前方案。
Ray 交付过哪些 AI 项目？
餐饮客服聊天机器人：一个 WhatsApp AI 智能体，接收餐厅订单、读取实时菜单、优先检查过敏信息，并一键把投诉转交人工。
无代码智能体构建平台：一个内部平台，让任何部门无需写代码就能打造自己的 RAG 智能体和工具（mastra-ai、TypeScript）。
Madam Kwan's 小程序：已上线的顾客点餐与会员积分应用，带后台管理（Next.js、Kubernetes、CI/CD）。
RunForPeace：带 RAG 助手的慈善路跑平台，按超过一百万次用户交互的规模打造。
MyGOV AI 助手：整合多个政府机构的超级应用概念验证；客户采用了他的 UI、UX 流程和设计。
水处理厂 SCADA AI：基于 Dify 的根因分析工作流，把海量厂区告警转化为可能根因和纠正措施。
银行信贷文件 AI：微调后的 Qwen3 模型，把抽取准确率从约 30% 提升到 80%，数据匹配准确率超过 90%。
销售智能平台：XGBoost 赢单率预测加 SHAP 解释、知识图谱，以及为每个商机推荐下一步行动的 PD 智能体。
Ray 的技术栈是什么？
编程语言：Python、TypeScript、JavaScript、SQL。
框架：Node.js、Next.js、React、React Native、Expo Go、FastAPI、Flask、Tailwind CSS、TensorFlow、PyTorch。
AI 与大模型：LangChain、LangGraph、mastra-ai、MCP、A2A、Dify、RAG 与 GraphRAG、知识图谱、多智能体系统、结构化输出、工具调用、harness engineering。
模型部署：vLLM、llama.cpp、Ollama、liteLLM、LM Studio、KV 缓存管理。
数据与机器学习：XGBoost、SHAP、特征工程、DuckDB。
数据库与部署：PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Prisma、Docker、Kubernetes、CI/CD、本地服务器与 Huawei Cloud。
AI 辅助开发：Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot，并为每个项目定制技能。
Ray 有大模型、RAG 和 AI 智能体的经验吗？
有，这正是他工作的核心。Ray 用 LangGraph、LangChain、mastra-ai、MCP、A2A 和 Dify 构建检索增强生成（RAG 与 GraphRAG）、知识图谱、结构化输出、工具调用和多智能体系统。他从 2024 年中开始做智能体，当时还没有成熟的框架：他手动实现结构化输出和 ReAct 式工具调用，并为不支持函数调用的模型想办法绕过限制，因此很清楚智能体在底层是如何运作的。
Ray 能微调和自托管大语言模型吗？
可以。他为一家银行在有限的 GPU 资源上微调 Qwen3，把信贷文件转换成符合客户经理规范的 markdown，并抽取 L1、L2、L3 数值，把抽取准确率从约 30% 提升到 80%，数据匹配准确率超过 90%。
他也用 vLLM、llama.cpp、Ollama、liteLLM 和 LM Studio 在本地 GPU 服务器上自托管开源模型，包括 KV 缓存管理，让 AI 以低成本、安全地运行在企业自己的基础设施上。
Ray 为哪些行业做过 AI？
政府（民众超级应用和水处理厂）、银行与金融服务（信贷文件自动化）、工业运营（SCADA 根因分析）、销售与管理智能、医疗和餐饮 POS 系统，以及一个全国性慈善活动平台。
Ray 会开发全栈和移动应用吗？
会。他开发 React 和 Next.js 前端、Node.js、FastAPI 和 Flask 后端，以及 React Native 移动应用。例子包括 Madam Kwan's 小程序后台、一个基于 Prisma 且 UI/UX 从零设计的 React Native 表单应用，以及一个季节性定价设置能实时同步到线上网站的销售看板。
Ray 能把 AI 部署到生产环境和本地服务器吗？
能。Ray 主导过 Kubernetes 上的部署与预发布环境，熟悉 Docker 和 CI/CD 流水线，并在本地 GPU 服务器上托管大模型。他为云端和本地两种环境设计方案，注重可扩展性、可靠性，以及低成本、安全的 AI 落地。
Ray 带过团队、直接面对客户吗？
是的。在 CMG Technologies，创始人亲自挑选他领导新成立的 AI 团队，负责交付、跨部门的利益相关方管理，以及把业务需求转化为 AI。如今他负责概念验证、客户现场演示、技术咨询和售前沟通，并为客户开展知识转移和代码讲解。
Ray 的教育背景是什么？
Ray 毕业于吉隆坡的 Tunku Abdul Rahman University of Management and Technology（TARUMT），获计算机科学学士（数据科学）学位，就读时间为 2021 年 9 月至 2024 年 11 月。他以 CGPA 3.74 / 4.00 毕业，两次进入校长名单、两次进入院长名单，获得 50% 奖学金，并担任羽毛球社代表。课程涵盖人工智能、机器学习、数据科学、数据工程，以及数据结构与算法。
Ray 在 AI 活动上演讲或担任过评委吗？
是的。Ray 受邀代表 Huawei，在新加坡国立大学（NUS）举办的 AI Singapore 黑客松担任评委和演讲嘉宾，在评审团中评估学生与初创团队，并在台上分享业界视角。
Ray 在哪里工作？
Ray 常驻马来西亚吉隆坡，服务马来西亚及更广泛的亚太地区客户。
怎样联系 Ray Boo？
发邮件到 zhengfengboo0710@gmail.com 联系 Ray。他很乐意聊 AI 项目、职位和各种想法。
这个网站是什么？
boozhengfeng.com 是 Ray 的互动 3D 作品集。你可以走过一座星桥，进入每个项目的泡泡，了解问题、构建过程和成果。「问问 Ray」助手会根据本页同样的事实，回答关于他工作的问题。