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1、企業(yè)級(jí)智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)：參與企業(yè)級(jí)智能體系統(tǒng)的規(guī)劃與落地，具備從需求分析、模塊設(shè)計(jì)到模型部署的完整研發(fā)能力。能夠基于大語言模型構(gòu)建面向企業(yè)場景的智能體，包括問答助手、數(shù)據(jù)分析助理、文檔研讀機(jī)器人等。 2、RAG 知識(shí)庫集成與優(yōu)化：具備 RAG架構(gòu)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠搭建高可用、低延遲的企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng)，支持結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一檢索。熟悉向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS、Milvus）和文本嵌入優(yōu)化，能夠結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)高效召回與重排序機(jī)制。 3、ChatDB 與 N2SQL 場景適配能力：掌握 ChatDB 設(shè)計(jì)理念及使用方式，能夠?qū)⒆匀徽Z言查詢準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫查詢語句（N2SQL），并結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)結(jié)果進(jìn)行語義補(bǔ)全與解釋。具備構(gòu)建數(shù)據(jù)對(duì)話中臺(tái)經(jīng)驗(yàn)，支持多數(shù)據(jù)源對(duì)接、權(quán)限控制與語義糾錯(cuò)機(jī)制設(shè)計(jì)。 4、DeepResearch 模塊構(gòu)建與研讀優(yōu)化：能夠開發(fā)企業(yè)級(jí)文檔智能研讀工具，支持多文檔對(duì)比、文檔結(jié)構(gòu)理解、重點(diǎn)內(nèi)容提取、摘要?dú)w納等功能。熟悉大模型長文本處理能力優(yōu)化方案，如多輪摘要、滑窗技術(shù)等。 5、可擴(kuò)展智能體框架與智能決策鏈設(shè)計(jì)：具備搭建具備多Agent協(xié)作能力的企業(yè)智能體框架經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)任務(wù)分解、Agent調(diào)度、決策鏈路的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，提升系統(tǒng)響應(yīng)智能度與魯棒性。 6、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與場景能力融合：具備文本、圖像、語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，能夠構(gòu)建融合視覺、語言和語音的智能交互系統(tǒng)。支持智能會(huì)議紀(jì)要、多模態(tài)內(nèi)容識(shí)別等場景化應(yīng)用開發(fā)。 技術(shù)要求： 1、對(duì)大模型應(yīng)用開發(fā)有深入的理解（有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先） 2、熟悉Python、Java編程語言 3、熟悉TensorFlow、PyTorch等主流大語言模型開發(fā)框架，并有相關(guān)的應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) 4、熟悉Rag知識(shí)庫、智能體、ChatDB及相關(guān)技術(shù)棧，有相關(guān)的應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) 5、熟悉容器化相關(guān)技術(shù)，熟練使用docker