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崗位職責(zé):
負(fù)責(zé) RAG 管道和與 LLM 集成的核心邏輯開發(fā)
構(gòu)建文檔預(yù)處理、切分和向量化管道(將 OSS 文檔導(dǎo)入 DashVector)。
設(shè)計(jì)和開發(fā) RAG服務(wù)(FC函數(shù))，包括檢索器(Retriever)和排序(Rerank) 邏輯。設(shè)計(jì)提示詞工程(PromptEngineering)，將檢索到的上下文和用戶問題有效組合，調(diào)用LLM 生成高質(zhì)量答案。
-對(duì) RAG 流程的效果進(jìn)行評(píng)估和迭代優(yōu)化。
崗位要求:
-本科以上學(xué)歷
-有5年以上的 Python 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)
熟悉Al庫(kù)(LangChain/Llamalndex、Hugging Face Transformers)深入理解 RAG 架構(gòu)、Embedding 模型和大語(yǔ)言模型的工作原理。具有向量數(shù)據(jù)庫(kù)(如 DashVector,Milvus,Chroma)的使用經(jīng)驗(yàn)。具備提示詞工程經(jīng)驗(yàn)，能夠設(shè)計(jì)精準(zhǔn)有效的提示詞提升模型性能，有使用阿里云靈積(DashScope)API或通義千問模型的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。