職位詳情?
智能體 langchain dify 大模型?
基于LLMs+RAG知識(shí)庫的環(huán)保領(lǐng)域垂向應(yīng)用智能體開發(fā)項(xiàng)目。?
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工作職責(zé):
1、負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)與優(yōu)化,構(gòu)建基于大語言模型的智能解決方案;?
2、負(fù)責(zé)大模型智能體適配與優(yōu)化:深入研究主流模型智能體架構(gòu),如 DeepSeek 系列、Claude 、通義千問等,結(jié)合項(xiàng)目需求進(jìn)行針對(duì)性的智能體適配與調(diào)優(yōu),確保大模型在智能體應(yīng)用中穩(wěn)定運(yùn)行,提升智能體的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性;
?3、構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng),實(shí)現(xiàn) RAG (檢索增強(qiáng)生成)架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化,負(fù)責(zé)知識(shí)圖譜的構(gòu)建與維護(hù),處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗及語義理解任務(wù),結(jié)合NLP技術(shù)進(jìn)行知識(shí)庫管理;
?4、開發(fā)提示詞工程(Prompt Engineering)模和微調(diào)策略;?
5、多模態(tài)融合與創(chuàng)新:探索大模型與圖像、音、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合技術(shù),開發(fā)具有多模態(tài)交互能力的智能體,為用戶提供更加豐富、自然的交互體驗(yàn),推動(dòng)智能體在多領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。
?任職資格:
?1、計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷,AI系統(tǒng)、智能體開發(fā)經(jīng)驗(yàn);?
2、精通Python編程,熟悉多線程/協(xié)程編程,掌握J(rèn)VM或Go等語言者優(yōu)先;
?3、具有智能體工作流開發(fā)經(jīng)驗(yàn),熟悉Dify/Coze等低代碼平臺(tái)架構(gòu)及擴(kuò)展開發(fā),掌握大模型的應(yīng)用接口和工具,如 DeepSeek的APl、Hugging Face 的Transformers庫等,能夠熟練使用這些工具行模型的調(diào)用、推理和集成,快速搭建智能體的原型系統(tǒng);?
4、深入理解RAG技術(shù)棧,具有檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),熟悉Faiss/Milvus等向量數(shù)據(jù)庫;
5、具備大模型Prompt工程經(jīng)驗(yàn),能通過指令優(yōu)化思維鏈設(shè)計(jì)提升模型輸出效果;
?6、對(duì)大模型智能體有技術(shù)熱情,熟悉 GPT/BERT/llama/GLM 等模型的結(jié)構(gòu)和原理;熟練用深度學(xué)習(xí)框架,如TensorFlow、PyTorch、Huggingface 等框架優(yōu)先;?
7、熟悉文本數(shù)據(jù)處理和向量數(shù)據(jù)庫(Pinecone.Milvus等)優(yōu)先;
?8、具備創(chuàng)新思維和工程化能力,有完整AI項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。?
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