探索。
第一周用来理解系统，而不是写代码。约束条件、数据形态、成功指标，都要在动工之前被明确命名并量化。
- 系统规格 + 架构草图
- 带可量化门槛的评估标准
- 风险清单 + 缓解方案
Eleventh Solutions
中国 · 广州
Ignazio De Santis.
大多数 AI 系统都倒在能跑的 demo 和能用的系统之间。检索漂移、智能体无法自恢复、评估形同虚设。我的工作就在这道断层里：后端系统、检索、智能体、评估。
01
工程师，
兼具广度。
出身软件工程。在 AI 席卷一切之前，做了四年后端系统、系统集成与基础设施。当下的重心是检索、智能体与评估：也就是从一个能跑的原型，到一个能在生产环境里扛住压力的系统，中间的那一层。
旁支的兴趣一直都在：数据工程、计算机视觉、分布式系统，偶尔用 Rust 写个桌面应用，以及那些我反复回头去啃的计算机科学基础。这些广度都摆在 GitHub 上。
合作可以通过 Eleventh Solutions，也可以直接签约。
轨迹
eleventh · 2024 →
此前
软件工程师
现在
软件工程师 & 创始人
02
我如何工作。
每一次合作都遵循一条结构化的执行流水线：从系统设计一直到生产环境监控。每个阶段都有明确的交付物，阶段结束时交到你手上。
构建。
先打通端到端，再谈优化。一个跑在真实数据上的骨架系统，提出的问题永远比白板上的更锋利。
- 端到端系统骨架
- 可插拔的模型与检索组件
- 基于真实数据的内部演示
评估。
感觉不是指标。每一次改动都要在版本化的评估集上打分，回归问题在上线前就被拦下，而不是等客户来报。
- 可复现、可版本化的评估框架
- 基线分数 + 失败案例分析
- 针对已知边界情况的回归测试
部署。
所谓生产环境，意味着：有鉴权、有限流，并且备好了故障当天要用的操作手册。达不到这些的，是 demo，不是部署。
- 带鉴权与限流的线上 API
- 事故处理与回滚手册
- 对外开放的遥测统计端点
监控。
上线不等于收工。实时成本、延迟，以及针对生产环境的评估指标共同闭环，让系统随使用而变好，而不是悄悄劣化。
- 成本与延迟看板
- 面向生产的评估回归检查
- 迭代闭环 + 变更日志
03
经历。
软件工程师 & 创始人
Eleventh Solutions · 科罗拉多大学博尔德分校 · 计算机科学硕士
→
通过 Eleventh Solutions（eleventh.dev）构建 AI 系统：检索、智能体、评估，以及底层的后端基础设施。当前项目包括 NexusRAG（多供应商 RAG 平台）、SentinelID（端侧生物特征计算机视觉），以及面向智能体工作流的持久化执行层。代码都在 GitHub 上。
软件工程师 & 创始人
独立开发者 · 后端系统、系统集成、基础设施
→
为多个行业的客户做独立后端开发：API 集成、数据管道、内部工具、基础设施。正是这四年养成了工程习惯，之后才把它们对准了 AI。
2020 年之前：在意大利、英国、爱尔兰、美国、澳大利亚和中国做跨行业实务。模式识别、跨文化沟通、在约束下把事情做成。这不是工程主线，但它塑造了我界定项目范围的方式。
04
技术栈。
L4
接口层
桌面端 · Web · API 调用方
ReactNext.jsTypeScriptViteTauri
L3
编排层
智能体 · 工作流 · 评估
FastAPILangGraphPydanticCeleryRedis
L2
模型层
大模型 · 向量嵌入 · 重排序
AnthropicOpenAIOllamaBGE
L1
存储与基础设施
向量 · 关系型 · 运行时
pgvectorPostgreSQLDockerNginxAlembicGH Actions
“大部分工作，都发生在模型之外。”
001
严谨
用在看不见的地方：检索评估、失败路径、操作手册的纪律。看得见的部分自然会继承它。
002
文档
写给接手系统的那位工程师，而不是写给审计。每个仓库都有一份真正的 README，每个系统都留有当初为什么这样设计的记录。
003
一致性
架构、部署和文字描述指向同一个系统。做出来的东西和说出来的东西之间，不留缝隙。
05
项目。
旗舰 · 私有
01
Orion AI System
单节点、由操作员监督的 AI 接单智能体，基于 Anthropic Claude API 构建。端到端执行流水线（Scout、Qualify、Propose、Execute、Deliver、Follow-up）覆盖三条业务线：企业、工程与 Web 开发。闭环智能层涵盖提示词漂移检测、主动学习队列、蒙特卡洛成交预测、贝叶斯定价校准，以及按单次 LLM 调用的成本归因。
操作员监督执行
闭环智能
多业务线自治
Python 3.12FastAPISQLiteAnthropic SDKReactStripe
聊聊这个系统 →
私有仓库
architecture · closed-loop
旗舰 · 已上线
02
NexusRAG
多供应商 RAG 平台，后端可插拔，支持多模态输出（文本与合成语音）。LangGraph 编排、pgvector 语义检索、FastAPI 后端、Docker 多服务部署。具备结构化检索与完整可观测性的文档智能系统。
LangGraph 编排
可插拔后端
多模态输出
PythonLangGraphpgvectorFastAPIDockerPostgreSQL
architecture
计算机视觉 · 边缘系统
03
SentinelID
Passkey 风格的生物特征认证，内置防伪造与活体检测。Tauri + Rust 桌面外壳、Python 计算机视觉后端、Next.js 控制台。全部视觉计算在端侧完成：默认不走云端往返，原始人脸数据不出设备。
RustTauriPythonOpenCVNext.jsDocker
architecture
04
Agent Runbook Orchestrator
持久化执行 · 智能体
PythonFastAPIPostgreSQLCelery
活跃
→
05
Long-Form Content Intelligence Engine
内容智能 · SaaS
FastAPICelerypgvectorRedis
活跃
→
06
EvalOps Workbench
AI 评估 · 开发工具
PythonFastAPISQLiteReact
活跃
→
07
Repo RAG Debugger
AI 调试 · RAG
PythonLangChainpgvectorFastAPI
活跃
→
08
Data Quality Watchtower
数据质量 · 监控
PythonpandasPostgreSQLDocker
活跃
→
09
Revenue Signal Copilot
销售智能 · 信号
PythonFastAPIPostgreSQLRedis
活跃
→
06
旁支。
AI 主线之外的工作。有些早于当前的方向，有些仍在进行。共同的线索是：把同一套工程纪律，用在与语言模型无关的问题上。
07
开启一个项目。
接受合约项目与长期合作：检索、智能体、评估、后端系统。在下面描述一下你正在做的东西。
或者在这些地方找我