崗位職責
1. 知識圖譜建模與設計: 根據業(yè)務需求,設計知識圖譜的Schema(本體/數據模型),定義實體、關系、屬性及其約束。
2. 圖譜構建與填充: 利用數據工程師處理好的結構化/半結構化數據,構建和填充知識圖譜。應用知識融合技術解決數據沖突和冗余。
3. 圖數據庫選型與管理: 精通主流圖數據庫(Neo4j, NebulaGraph, TigerGraph等)的選型、部署、數據建模、查詢優(yōu)化與維護。
4. 圖查詢與推理: 熟練使用圖查詢語言(Cypher, Gremlin, nGQL等)進行復雜查詢。探索和應用圖推理算法挖掘隱藏關系。
5. RAG深度集成: 設計并實現(xiàn)將知識圖譜作為強大的檢索源深度集成到RAG系統(tǒng)中的方案(超越簡單的向量檢索,利用圖關系進行更精準、可解釋的檢索和推理)。探索圖增強的檢索策略。
6. Agent知識服務: 為知識密集型AI Agent提供基于圖譜的知識查詢、推理和更新服務接口。
7. 圖譜更新與演化: 設計并實現(xiàn)知識圖譜的更新、演化機制和質量監(jiān)控。
8. 工具與規(guī)范: 制定知識圖譜構建規(guī)范,開發(fā)或引入圖譜管理、查詢、可視化調試工具。
9. 技術賦能: 撰寫圖譜技術文檔,培訓團隊使用圖譜和集成圖譜的RAG方案。
任職要求
1.AI技術棧:
精通知識圖譜核心理論和技術棧(本體建模、圖數據庫、圖查詢、圖推理)。
精通至少1-2種主流圖數據庫的核心原理、部署、建模語言、查詢優(yōu)化。
深入理解RAG架構,并專注于如何將圖譜深度融入RAG流程。
了解AI Agent對知識服務的需求模式。
經驗要求:
2年以上知識圖譜設計、構建和應用的實戰(zhàn)項目經驗。
有將知識圖譜成功應用于實際系統(tǒng)(特別是搜索、推薦、問答或RAG系統(tǒng))的經驗。
有圖數據庫選型、部署和性能優(yōu)化經驗。
2.核心技能:
知識圖譜建模與設計。
圖數據庫的深度應用與優(yōu)化。
圖查詢與圖推理。
知識圖譜與RAG/AI Agent的深度集成。