负责前沿的检索增强生成（RAG）算法的研究与实现，持续优化包括多路召回、混合排序、信息抽取在内的核心技术链路
主导游戏知识库的数据挖掘工作，深入研究并实践针对海量游戏文本（如设计文档、剧情、玩家评论）的特征提取、实体链接、关系抽取等知识挖掘技术
探索并应用知识图谱等技术，将挖掘出的结构化知识进行有效组织，构建一个覆盖数十万游戏实体的、可扩展、高质量的知识库
追踪并复现信息检索（IR）、RAG、知识挖掘等领域的顶会论文，将学术界的前沿思想快速转化为可落地的技术方案
负责核心知识服务的算法接口开发与维护，为上层AI Agent提供稳定、高效的知识支持