職位詳情?
智能體 langchain dify 大模型?
基于LLMs+RAG知識庫的環保領域垂向應用智能體開發項目。?
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工作職責:
1、負責企業級AI應用系統的設計、開發與優化,構建基于大語言模型的智能解決方案;?
2、負責大模型智能體適配與優化:深入研究主流模型智能體架構,如 DeepSeek 系列、Claude 、通義千問等,結合項目需求進行針對性的智能體適配與調優,確保大模型在智能體應用中穩定運行,提升智能體的響應速度和準確性;
?3、構建企業知識庫系統,實現 RAG (檢索增強生成)架構設計與優化,負責知識圖譜的構建與維護,處理非結構化數據清洗及語義理解任務,結合NLP技術進行知識庫管理;
?4、開發提示詞工程(Prompt Engineering)模和微調策略;?
5、多模態融合與創新:探索大模型與圖像、音、視頻等多模態數據的融合技術,開發具有多模態交互能力的智能體,為用戶提供更加豐富、自然的交互體驗,推動智能體在多領域的創新應用。
?任職資格:
?1、計算機/人工智能相關專業本科及以上學歷,AI系統、智能體開發經驗;?
2、精通Python編程,熟悉多線程/協程編程,掌握JVM或Go等語言者優先;
?3、具有智能體工作流開發經驗,熟悉Dify/Coze等低代碼平臺架構及擴展開發,掌握大模型的應用接口和工具,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用、推理和集成,快速搭建智能體的原型系統;?
4、深入理解RAG技術棧,具有檢索增強生成系統實戰經驗,熟悉Faiss/Milvus等向量數據庫;
5、具備大模型Prompt工程經驗,能通過指令優化思維鏈設計提升模型輸出效果;
?6、對大模型智能體有技術熱情,熟悉 GPT/BERT/llama/GLM 等模型的結構和原理;熟練用深度學習框架,如TensorFlow、PyTorch、Huggingface 等框架優先;?
7、熟悉文本數據處理和向量數據庫(Pinecone.Milvus等)優先;
?8、具備創新思維和工程化能力,有完整AI項目落地經驗者優先。?
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